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JP7343290B2 - Judgment system, information processing device, server, program and judgment method - Google Patents
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Judgment system, information processing device, server, program and judgment method Download PDF

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Description

本発明は、判定システム、情報処理装置、サーバ、プログラムおよび判定方法に関する。 The present invention relates to a determination system, an information processing device, a server, a program, and a determination method.

近年、人間の嗅覚(特定の質の一つ)に係る匂いの種類を検知する検出素子の開発が広く行われている。例えば、ガスを検知する検出素子として、水晶振動子の表面に、ガスの原因物質を吸着する膜を設けたQCM(Quartz Crystal Microbalance)センサが知られている。また、このようなセンサにより検出されたセンサ信号に基づいて、匂いの種類を判定する技術が知られている。 2. Description of the Related Art In recent years, detection elements that detect the types of odors related to the human sense of smell (one of the specific qualities) have been widely developed. For example, as a detection element for detecting gas, a QCM (Quartz Crystal Microbalance) sensor is known in which a film that adsorbs gas-causing substances is provided on the surface of a quartz crystal resonator. Furthermore, a technique is known that determines the type of odor based on a sensor signal detected by such a sensor.

例えば特許文献1および特許文献2には、複数個のガスセンサから得られるセンサ信号を用いて、主成分分析するにおい識別装置が記載されている。 For example, Patent Document 1 and Patent Document 2 describe odor identification devices that perform principal component analysis using sensor signals obtained from a plurality of gas sensors.

特開2001-305088号公報Japanese Patent Application Publication No. 2001-305088 特開2003-232759号公報Japanese Patent Application Publication No. 2003-232759

例えば、予め用意された教師データに基づいて、センサ信号と、匂いの種類との関係を学習したモデル(判定情報)を生成し、そのモデルを用いて、センサにより検出されたセンサ信号に対応する匂いの種類を判定する構成も考えられる。しかしながら、このようなモデルの生成および匂いの種類の判定の処理をユーザが所持するPC(Personal Computer)などの情報処理装置に行わせる場合、情報処理装置の負荷が大きくなり、処理能力が優れた情報処理装置が必要になる。 For example, a model (judgment information) that has learned the relationship between a sensor signal and the type of odor is generated based on pre-prepared training data, and that model is used to respond to the sensor signal detected by the sensor. A configuration that determines the type of odor is also conceivable. However, if an information processing device such as a PC (Personal Computer) owned by the user is used to generate such a model and determine the type of odor, the load on the information processing device becomes large, and it is necessary to use a computer with superior processing power. An information processing device is required.

このようなことから、例えば、センサ装置からの検出値を例えばクラウド上に設置された処理能力が優れたサーバに都度出力し、当該サーバにおいて、モデルの生成および匂いの種類の判定を行わせることが考えられる。しかしながら、センサ装置からの検出値と匂いを示す情報を、都度、サーバに上げると、サーバで情報漏洩が起きた際、検出値の検出タイミングや匂いを示す情報によって個人情報(例えば、キッチンを使うタイミングや工場の稼働時間、検出した匂いの種類など)の漏洩につながる恐れがある。 For this reason, for example, the detected values from the sensor device may be output each time to a server with excellent processing capacity installed on the cloud, and the server may generate a model and determine the type of odor. is possible. However, if the detection values and odor information from the sensor device are uploaded to the server each time, if information leaks on the server, the timing of the detection values and the odor information may be changed to personal information (for example, when using the kitchen). timing, factory operating hours, types of smells detected, etc.) may be leaked.

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザが所持する情報処理装置の処理負荷が過大になることを抑制しつつ個人情報の漏洩を防止可能な判定システム、情報処理装置、サーバ、プログラムおよび判定方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above, and provides a determination system, an information processing device, and a server capable of preventing leakage of personal information while suppressing an excessive processing load on an information processing device owned by a user. , the purpose is to provide a program and a determination method.

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る判定システムは、情報処理装置とサーバとを備えた判定システムであって、前記情報処理装置は、センサ装置が検知した検出値と特定の質を示す情報とを対応付けた判定情報を前記サーバから取得する取得部と、前記センサ装置から前記検出値を受信する受信部と、前記受信部が受信した前記検出値に対応する前記特定の質を示す情報を出力する判定モードと、前記判定情報を生成する学習モードとに、前記情報処理装置のモードを操作者が操作して切り換えるためのモード切換部と、前記モード切換部が前記判定モードに切り換えられた場合に、前記取得部により取得された前記判定情報に基づいて、前記受信部が受信した前記検出値に対応する前記特定の質を示す情報を出力する情報出力部と、前記モード切換部が前記学習モードに切り換えられた場合に、前記判定情報を生成するために前記検出値を都度前記サーバに送信する送信部と、を備え、前記サーバは、前記判定情報を生成する判定情報生成部と、前記判定情報生成部により生成された前記判定情報を前記情報処理装置に送信する判定情報送信部と、を備える。 In order to solve the above-mentioned problems and achieve the purpose, a determination system according to the present invention includes an information processing device and a server, and the information processing device stores a detection value detected by a sensor device. an acquisition unit that acquires from the server judgment information that associates information indicating a specific quality with information indicating a specific quality; a reception unit that receives the detection value from the sensor device; and a reception unit that corresponds to the detection value received by the reception unit. a mode switching unit for an operator to switch the mode of the information processing device between a judgment mode that outputs information indicating the specific quality and a learning mode that generates the judgment information; and the mode switching unit. an information output unit that outputs information indicating the specific quality corresponding to the detection value received by the reception unit, based on the determination information acquired by the acquisition unit when the determination mode is switched to the determination mode; and a transmitter that transmits the detected value to the server each time to generate the determination information when the mode switching unit is switched to the learning mode, and the server transmits the determination information to the server. The information processing apparatus includes a determination information generation section that generates determination information, and a determination information transmission section that transmits the determination information generated by the determination information generation section to the information processing apparatus.

本発明によれば、情報処理装置に過大な負荷をかけずに特定の質を示す情報を得ることが可能となる。 According to the present invention, it is possible to obtain information indicating a specific quality without placing an excessive load on an information processing device.

図1は、実施形態に係る判定システムを含む図である。FIG. 1 is a diagram including a determination system according to an embodiment. 図2は、センサ装置の構成を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing the configuration of the sensor device. 図3は、匂いの種類の判定処理を説明するための図である。FIG. 3 is a diagram for explaining the odor type determination process. 図4は、ニューラルネットワークの構成を示す説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram showing the configuration of a neural network. 図5は、情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。FIG. 5 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the information processing device. 図6は、サーバのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。FIG. 6 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the server. 図7は、情報処理装置の機能構成を示す機能ブロック図である。FIG. 7 is a functional block diagram showing the functional configuration of the information processing device. 図8は、情報処理装置の制御処理の流れの一例を示すフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of the flow of control processing of the information processing device. 図9は、サーバの機能構成を示す機能ブロック図である。FIG. 9 is a functional block diagram showing the functional configuration of the server. 図10は、サーバの制御処理の流れの一例を示すフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of the flow of server control processing.

以下、図面を参照しながら実施形態について説明する。実施形態では、特定の質を示す情報として、匂いの種類を示す情報を例に説明する。なお、以下に説明する実施形態によりこの発明が限定されるものではない。 Embodiments will be described below with reference to the drawings. In the embodiment, information indicating a type of odor will be explained as an example of information indicating a specific quality. Note that the present invention is not limited to the embodiments described below.

図1は、実施形態に係る判定システム10を含むシステム図である。判定システム10は、対象物体を発生源とする匂いの種類を判定する。判定システム10は、情報処理装置3とサーバ5を備える。情報処理装置3とサーバ5は、通信回線L2で接続される。通信回線L2は、LAN(Local Area Network)、無線LAN等の専用回線、インターネット等の公衆回線のいずれであってもよい。また、判定システム10は、NFC(Near Field Communication)やブルートゥース(登録商標)等の通信回線L1を用いて、一または複数台のセンサ装置1と接続可能である。判定システム10は、センサ装置1が検知した匂いの検出値を受信し、当該検出値が示す一つの匂いの種類を示す情報を得る。また、判定システム10は、例えばインターネットNを介して、情報端末7と接続可能である。判定システム10は、情報端末7に対し、得た匂いの種類を示す情報を送信する。 FIG. 1 is a system diagram including a determination system 10 according to an embodiment. The determination system 10 determines the type of odor originating from the target object. The determination system 10 includes an information processing device 3 and a server 5. The information processing device 3 and the server 5 are connected through a communication line L2. The communication line L2 may be a LAN (Local Area Network), a dedicated line such as a wireless LAN, or a public line such as the Internet. Further, the determination system 10 can be connected to one or more sensor devices 1 using a communication line L1 such as NFC (Near Field Communication) or Bluetooth (registered trademark). The determination system 10 receives the detection value of the odor detected by the sensor device 1, and obtains information indicating the type of one odor indicated by the detection value. Further, the determination system 10 can be connected to the information terminal 7 via the Internet N, for example. The determination system 10 transmits information indicating the type of odor obtained to the information terminal 7.

図2は、センサ装置1の構成を示す図である。本実施形態において、センサ装置1は、空気に含まれる微小物質(ガス)の質量を検出可能なQCMセンサである。なお、センサ装置1は、QCMセンサに限らず、半導体薄膜を用いたガスセンサ等の他の方式のセンサであってもよい。 FIG. 2 is a diagram showing the configuration of the sensor device 1. In this embodiment, the sensor device 1 is a QCM sensor that can detect the mass of minute substances (gas) contained in the air. Note that the sensor device 1 is not limited to the QCM sensor, but may be a sensor of another type such as a gas sensor using a semiconductor thin film.

本実施形態において、センサ装置1は、支持部11と、少なくとも1つ(実施形態では16個)の検出素子Fと、駆動検出回路12とを有する。支持部11は、16個の検出素子Fのそれぞれが取り付けられる。 In this embodiment, the sensor device 1 includes a support section 11 , at least one (16 in the embodiment) detection element F, and a drive detection circuit 12 . Each of the 16 detection elements F is attached to the support part 11.

図2の例では、センサ装置1は、異なる種類の16個の検出素子F1~F16を有する。例えば、16個の検出素子F1~F16のそれぞれは、異なる種類のガスの原因物質を検出する。 In the example of FIG. 2, the sensor device 1 has 16 detection elements F1 to F16 of different types. For example, each of the 16 detection elements F1 to F16 detects a different type of gaseous substance.

検出素子Fのそれぞれは、圧電効果により振動可能にカットされた水晶振動子と、水晶振動子の両側の平面に設けられた2つの電極と、水晶振動子の平面の少なくとも一方に設けられた吸着膜とを含む。 Each of the detection elements F includes a crystal oscillator cut to be able to vibrate using a piezoelectric effect, two electrodes provided on both planes of the crystal oscillator, and a suction electrode provided on at least one of the planes of the crystal oscillator. including a membrane.

水晶振動子は、側面の一部が、振動可能に支持部11に保持される。2つの電極は、駆動検出回路12から交流電圧が印加される。吸着膜は、周囲の空気に含まれる特定の原因物質を吸着する。検出素子Fのそれぞれは、互いに異なる物質を吸着する吸着膜を含む。具体的には、検出素子Fのそれぞれは、センサ装置1の検出対象となる原因物質を吸着する吸着膜を含む。 A part of the side surface of the crystal oscillator is held by the support section 11 so as to be able to vibrate. AC voltage is applied to the two electrodes from the drive detection circuit 12. The adsorption membrane adsorbs specific causative substances contained in the surrounding air. Each of the detection elements F includes an adsorption film that adsorbs different substances. Specifically, each of the detection elements F includes an adsorption film that adsorbs a causative substance to be detected by the sensor device 1 .

このような検出素子Fは、2つの電極に共振周波数の交流電圧が印加されると、圧電効果により水晶振動子が振動する。水晶振動子の基本共振周波数は、質量および粘弾性により定まる。従って、吸着膜に原因物質が吸着されて質量が変化した場合、検出素子Fは、吸着した質量の変化に応じて、基本共振周波数が変化する。 In such a detection element F, when an alternating current voltage at a resonant frequency is applied to the two electrodes, the crystal resonator vibrates due to the piezoelectric effect. The fundamental resonant frequency of a crystal resonator is determined by its mass and viscoelasticity. Therefore, when a causative substance is adsorbed to the adsorption film and its mass changes, the fundamental resonance frequency of the detection element F changes in accordance with the change in the adsorbed mass.

駆動検出回路12は、少なくとも1つの検出素子Fのそれぞれに交流電圧を印加して、少なくとも1つの検出素子Fのそれぞれの基本共振周波数の単位時間当たりの変化を検出する。これにより、駆動検出回路12は、少なくとも1つの検出素子Fのそれぞれ毎に、空気に含まれる匂いの原因物質の質量を検出することができる。センサ装置1は、駆動検出回路12が検出した各検出素子Fにおける基本共振周波数の変化を検出値(数値データ)として、通信回線L1を用いて情報処理装置3に出力する。 The drive detection circuit 12 applies an alternating current voltage to each of the at least one detection element F, and detects a change in the fundamental resonance frequency of each of the at least one detection element F per unit time. Thereby, the drive detection circuit 12 can detect the mass of the odor-causing substance contained in the air for each of the at least one detection element F. The sensor device 1 outputs the change in the fundamental resonance frequency of each detection element F detected by the drive detection circuit 12 as a detection value (numerical data) to the information processing device 3 using the communication line L1.

図3に、センサ装置1が出力する検出値の一例を示す。図3に示すように、センサ装置1は、検出素子F1~F16からの出力を一つのパターンとした検出値を出力する。センサ装置1が出力する検出値は、検出素子F1~F16からの出力に応じて、多種多様なパターンとなる。 FIG. 3 shows an example of detected values output by the sensor device 1. As shown in FIG. 3, the sensor device 1 outputs a detection value in which the outputs from the detection elements F1 to F16 form one pattern. The detection values output by the sensor device 1 have a wide variety of patterns depending on the outputs from the detection elements F1 to F16.

情報処理装置3は、センサ装置1から出力された検出値を受信する。また、情報処理装置3は、検出値に対応付けられた当該検出値が示す匂いの種類を示す情報を含む判定情報を、判定情報記憶部343(記憶部)(図5を参照)に記憶している。判定情報は、受信された検出値のパターンに対応した匂いの種類を示す情報を出力をする入出力モデルである。例えば、判定情報は、例えば、シチューに係る検出値を受信すると、シチューの匂いの種類を示す情報を出力し、カレーに係る検出値を受信するとカレーの匂いの種類を示す情報を出力し、スープに係る検出値を受信するとスープの匂いの種類を示す情報を出力する。 The information processing device 3 receives the detection value output from the sensor device 1. Further, the information processing device 3 stores determination information including information indicating the type of odor indicated by the detection value associated with the detection value in the determination information storage unit 343 (storage unit) (see FIG. 5). ing. The determination information is an input/output model that outputs information indicating the type of odor corresponding to the pattern of the received detection values. For example, when a detection value related to stew is received, the determination information is outputted, and when a detection value related to curry is received, information indicating the type of smell of curry is output, and when a detection value related to curry is received, information indicating the type of curry odor is output, When the detection value related to is received, information indicating the type of smell of the soup is output.

情報処理装置3は、判定情報を使用して、センサ装置1から受信した検出値のパターンに最も類似しているパターンの検出値に対応した匂いの種類を示す情報を出力する。なお、情報処理装置3は、それぞれの種類の匂いについて、検出素子Fから出力される単位時間当たりの質量の変化の割合に基づいて、匂いの強さも判定する。単位時間当たりの質量の変化の割合が大きいほど、匂いが強いことを示す。 The information processing device 3 uses the determination information to output information indicating the type of odor corresponding to the detection value of the pattern most similar to the pattern of detection values received from the sensor device 1. Note that the information processing device 3 also determines the strength of the odor for each type of odor based on the rate of change in mass per unit time output from the detection element F. The larger the rate of change in mass per unit time, the stronger the odor.

なお情報処理装置3は、まだ判定情報記憶部343に匂いの種類を示す判定情報が記憶されていない初期状態において、代表的なガスの検出値をサーバ5に送信する。サーバ5は、情報処理装置3から受信した検出値に基づいて、当該検出値が示す一つの匂いの種類を示す情報を生成する。サーバ5は、例えばニューラルネットワークを用いて多変量解析を行い、検出値が示す一つの匂いの種類を示す情報を生成する。なお、実施形態では、サーバ5はクラウド上に設置されている。そのため、サーバ5は1台以上のサーバ装置で構成される。 Note that the information processing device 3 transmits the detected values of representative gases to the server 5 in an initial state where the determination information indicating the type of odor is not yet stored in the determination information storage unit 343. Based on the detected value received from the information processing device 3, the server 5 generates information indicating one type of odor indicated by the detected value. The server 5 performs multivariate analysis using, for example, a neural network, and generates information indicating the type of odor indicated by the detected value. Note that in the embodiment, the server 5 is installed on the cloud. Therefore, the server 5 is composed of one or more server devices.

図4は、ニューラルネットワークを用いて、受信した検出値から一つの匂いの種類を示す情報を生成する図である。ニューラルネットワークは、入力層N1と中間層N2と出力層N3を用いて、受信した検出値に対応した一つの匂いの種類を示す情報を出力する。具体的には、入力層N1は、センサ装置1が出力した匂いの検出値を受信する。中間層N2は、入力層N1が受信した検出値のうち、当該匂いの種類の特徴となる(すなわち、他の匂いの種類との違いが分かる)特徴量を抽出する。出力層N3は、中間層が抽出した匂いの特徴量が示す特徴の匂いの種類を示す情報を出力する。 FIG. 4 is a diagram for generating information indicating a type of odor from received detection values using a neural network. The neural network uses an input layer N1, an intermediate layer N2, and an output layer N3 to output information indicating one odor type corresponding to the received detection value. Specifically, the input layer N1 receives the odor detection value output by the sensor device 1. The intermediate layer N2 extracts feature amounts that are characteristics of the odor type (that is, the difference from other odor types) from among the detection values received by the input layer N1. The output layer N3 outputs information indicating the type of odor of the feature indicated by the odor feature extracted by the intermediate layer.

サーバ5は、最初に受信されたガスの代表的な検出値に基づいて特徴量を抽出して、当該特徴量が示す匂いの種類を示す情報を決定する。サーバ5は、このようにして、最初の判定情報を生成する。サーバ5は、判定情報の生成後、当該判定情報を、学習処理により精度を高めた判定情報に更新する。この学習処理は、精度を高めるために複数回行うこともある。 The server 5 extracts a feature amount based on the first received representative detection value of the gas, and determines information indicating the type of odor indicated by the feature amount. The server 5 generates the first determination information in this way. After generating the determination information, the server 5 updates the determination information to determination information whose accuracy has been increased through learning processing. This learning process may be performed multiple times to improve accuracy.

ここで、判定情報の学習処理について制説明する。例えば、多くの匂いが混在している場合、判定情報を使用して出力した匂いの種類を示す情報が、必ずしも人の嗅覚が実際に感じる匂いと一致していない場合がある。例えば、カレーの匂いとシチューの匂いが混在した匂いの場合、判定情報を使用して出力された匂いの種類を示す情報はシチューの匂いであっても、人の嗅覚が感じる匂いは、カレーに近い匂いと感じる場合、判定情報の出力を人の嗅覚が感じる匂いに近づける修正を行って、当該匂いに係る判定情報の学習をさせる。 Here, the learning process of the determination information will be briefly explained. For example, when many odors are mixed, the information indicating the type of odor output using the determination information may not necessarily match the odor that a person's sense of smell actually perceives. For example, in the case of a mixed smell of curry and stew, even though the information indicating the type of odor output using the judgment information is the smell of stew, the smell perceived by the human sense of smell is curry. If the odor is perceived to be similar, the output of the judgment information is corrected to bring it closer to the odor perceived by the human sense of smell, and the judgment information related to the odor is learned.

この場合、入力層N1に受信した検出値に基づいて中間層N2が出力する特徴量に問題があることが多い。そのため、サーバ5において、中間層N2が出力する特徴量を修正することで、人の嗅覚が感じる匂いに近い特徴量を出力することができる。具体的には、情報処理装置3から検出値と修正したい匂いの種類を示す情報をサーバ5に送信し、サーバ5は、中間層N2が抽出したシチューを示す特徴量を、受信した検出値と修正したい匂いの種類を示す情報に基づいてカレーを示す特徴量に修正する。すると、ニューラルネットワークは、当該入力層N1に受信した検出値に基づいて、出力層N3からカレーの特徴を示す匂いの種類を示す情報を出力する。サーバ5は、この修正された教師データを判定情報に追加する修正を行う。そしてサーバ5は、修正した判定情報を情報処理装置3に送信することで、情報処理装置3は、精度が向上した判断をすることができる。 In this case, there are often problems with the feature amounts output by the intermediate layer N2 based on the detected values received by the input layer N1. Therefore, in the server 5, by modifying the feature amount output by the intermediate layer N2, it is possible to output a feature amount that is close to the smell that the human sense of smell senses. Specifically, the information processing device 3 transmits the detected value and information indicating the type of odor to be corrected to the server 5, and the server 5 combines the received detected value and the feature amount indicating the stew extracted by the middle layer N2. The feature quantity indicating curry is corrected based on the information indicating the type of odor to be corrected. Then, the neural network outputs information indicating the type of odor representing the characteristics of curry from the output layer N3 based on the detected value received at the input layer N1. The server 5 makes a correction to add this corrected teacher data to the judgment information. Then, the server 5 transmits the corrected determination information to the information processing device 3, so that the information processing device 3 can make a determination with improved accuracy.

なお、サーバ5は、特定の手法として、上述のニューラルネットワークに代えて、他の方法(例えばパターンマッチングやSVN)で匂いの精度を向上するようにしてもよい。 Note that, as a specific method, the server 5 may use other methods (for example, pattern matching or SVN) to improve the odor accuracy instead of using the above-described neural network.

なお、図3の例では、センサ装置1が、16種類の検出素子Fの検出値を出力する例を示している。しかし、センサ装置1は、16種類よりも少ない数、または、16種類よりも多い数の検出素子の検出値を出力してもよい。複数種類の匂いが混在する場合は、16種類よりも多い数(例えば32種類)の検出素子を用いることで、精度が高い匂いの特定が可能となる。 Note that the example in FIG. 3 shows an example in which the sensor device 1 outputs detection values of 16 types of detection elements F. However, the sensor device 1 may output detection values of fewer than 16 types or more than 16 types of detection elements. When multiple types of odors coexist, it is possible to identify the odors with high accuracy by using detection elements of more than 16 types (for example, 32 types).

ここからは、情報処理装置3のハードウェアについて説明する。図5は、情報処理装置3のハードウェア構成を示すブロック図である。図5に示すように、情報処理装置3は、CPU(Central Processing Unit)31、ROM(Read Only Memory)32、RAM(Random Access Memory)33、メモリ部34等を備えている。CPU31は、制御主体となる。ROM32は、各種プログラムを記憶する。RAM33は、各種データを展開する。メモリ部34は、各種プログラムを記憶する。CPU31、ROM32、RAM33、メモリ部34は、互いにデータバス35を介して接続されている。CPU31とROM32とRAM33が、制御部300を構成する。すなわち、制御部300は、CPU31がROM32やメモリ部34に記憶されRAM33に展開された制御プログラムに従って動作することによって、後述する情報処理装置3の制御処理を実行する。 From here on, the hardware of the information processing device 3 will be explained. FIG. 5 is a block diagram showing the hardware configuration of the information processing device 3. As shown in FIG. As shown in FIG. 5, the information processing device 3 includes a CPU (Central Processing Unit) 31, a ROM (Read Only Memory) 32, a RAM (Random Access Memory) 33, a memory section 34, and the like. The CPU 31 is the main control body. The ROM 32 stores various programs. The RAM 33 expands various data. The memory unit 34 stores various programs. The CPU 31, ROM 32, RAM 33, and memory section 34 are connected to each other via a data bus 35. The CPU 31, ROM 32, and RAM 33 constitute a control unit 300. That is, the control unit 300 executes control processing of the information processing device 3, which will be described later, by the CPU 31 operating according to a control program stored in the ROM 32 or the memory unit 34 and developed in the RAM 33.

メモリ部14は、制御プログラム部341、ガスデータ記憶部342、判定情報記憶部343、修正データ記憶部344を備える。制御プログラム部341は、情報処理装置3を制御処理するためのプログラムを記憶する。匂いデータ記憶部342は、センサ装置1から受信したガスの検出値を記憶する。判定情報記憶部343は、複数の匂いに係り、ニューラルネットワークを用いて生成した、各ガスに対してセンサ装置1が出力した検出値と、当該検出値に対応付けられた匂いの種類を示す情報とを含む教師データ、あるいは教師データをニューラルネットワークを用いて制度を向上させた判定データである判定情報を記憶する。修正データ記憶部344は、判定情報から出力される匂いの種類を示す情報を修正するためのガスの検出値を記憶する。なお、修正データ記憶部344の代わりにガスデータ記憶部342に修正するガスの検出値を記憶してもよい。この場合、修正データ記憶部344は不要となる。 The memory section 14 includes a control program section 341, a gas data storage section 342, a determination information storage section 343, and a correction data storage section 344. The control program unit 341 stores a program for controlling the information processing device 3 . The odor data storage unit 342 stores the gas detection values received from the sensor device 1 . The determination information storage unit 343 stores information related to a plurality of odors, which is generated using a neural network, and which indicates the detection value output by the sensor device 1 for each gas and the type of odor associated with the detection value. , or judgment information that is judgment data obtained by improving accuracy of the teacher data using a neural network. The correction data storage unit 344 stores gas detection values for correcting information indicating the type of odor output from the determination information. Note that the detected value of the gas to be corrected may be stored in the gas data storage unit 342 instead of the correction data storage unit 344. In this case, the modified data storage section 344 is not required.

また、制御部300は、データバス35およびコントローラ36を介して、操作部37、表示部38と接続される。操作部37は、操作者が操作し、データを入力したり指示をするためのキーボードである。操作部37は、情報処理装置3のモードを、受信された検出値に対応した匂いの種類を示す情報を出力する判定モードと、判定情報を生成したり修正したりする学習モードに切り換えるスイッチであるモード切換部371を備える。モード切換部371を判定モードに切り換えると、情報処理装置3は、受信した検出値に対応した匂いの種類を示す情報を出力する。モード切換部371を学習モードに切り換えると、情報処理装置3は、サーバ5が判定情報を生成したり修正するために、検出値をサーバ5に送信する。また、表示部38は、例えば液晶表示器で構成されており、情報処理装置の操作者に情報を表示する。 Further, the control section 300 is connected to an operation section 37 and a display section 38 via a data bus 35 and a controller 36. The operation unit 37 is a keyboard operated by an operator to input data and give instructions. The operation unit 37 is a switch that switches the mode of the information processing device 3 between a determination mode in which information indicating the type of odor corresponding to the received detection value is output and a learning mode in which determination information is generated or modified. A certain mode switching section 371 is provided. When the mode switching unit 371 is switched to the determination mode, the information processing device 3 outputs information indicating the type of odor corresponding to the received detection value. When the mode switching unit 371 is switched to the learning mode, the information processing device 3 transmits the detected value to the server 5 in order for the server 5 to generate or modify determination information. Further, the display section 38 is composed of, for example, a liquid crystal display, and displays information to the operator of the information processing device.

また、制御部300は、データバス35を介して通信I/F39と接続する。通信I/F35は、通信回線L1や通信回線L2と接続される。通信I/F39は、通信回線L1を介して、センサ装置1と通信が可能であり、センサ装置1から情報(例えば検出値)を受信する。また、通信I/F39は、通信回線L2を介して、サーバ5と通信が可能であり、サーバ5から情報(例えば、教師データや修正された判定情報)を受信する。また、通信I/F39は、通信回線L2を介して、サーバ5に対して情報(例えば、修正する匂いの検出値)を送信する。また、通信I/F39は、インターネットNを介して情報端末7と通信可能であり、情報端末7に対して情報(例えば、出力層N3が出力した匂いの種類を示す情報情報(例えばカレーの匂いの種類を示す情報))を送信する。 Further, the control unit 300 is connected to the communication I/F 39 via the data bus 35. The communication I/F 35 is connected to the communication line L1 and the communication line L2. The communication I/F 39 is capable of communicating with the sensor device 1 via the communication line L1, and receives information (for example, a detected value) from the sensor device 1. Further, the communication I/F 39 is capable of communicating with the server 5 via the communication line L2, and receives information (for example, teacher data and corrected determination information) from the server 5. Further, the communication I/F 39 transmits information (for example, the odor detection value to be corrected) to the server 5 via the communication line L2. The communication I/F 39 is capable of communicating with the information terminal 7 via the Internet N, and provides information to the information terminal 7 (for example, information indicating the type of odor output by the output layer N3 (for example, the smell of curry). information indicating the type of data)) sent.

ここからは、サーバ5のハードウェアについて説明する。図6は、サーバ5のハードウェア構成を示すブロック図である。図6に示すように、サーバ5は、CPU51、ROM52、RAM53、メモリ部54等を備えている。CPU51は、制御主体となる。ROM52は、各種プログラムを記憶する。RAM53は、各種データを展開する。メモリ部54は、各種プログラムを記憶する。CPU51、ROM52、RAM53、メモリ部54は、互いにデータバス55を介して接続されている。CPU51とROM52とRAM53が、制御部500を構成する。すなわち、制御部500は、CPU51がROM52やメモリ部54に記憶されRAM53に展開された制御プログラムに従って動作することによって、後述するサーバ5の制御処理を実行する。なお、前述のニューラルネットワークの処理は、制御部500が実行する。 From here on, the hardware of the server 5 will be explained. FIG. 6 is a block diagram showing the hardware configuration of the server 5. As shown in FIG. As shown in FIG. 6, the server 5 includes a CPU 51, a ROM 52, a RAM 53, a memory section 54, and the like. The CPU 51 is the main body of control. The ROM 52 stores various programs. The RAM 53 expands various data. The memory unit 54 stores various programs. The CPU 51, ROM 52, RAM 53, and memory section 54 are connected to each other via a data bus 55. The CPU 51, ROM 52, and RAM 53 constitute a control unit 500. That is, the control unit 500 executes control processing for the server 5, which will be described later, by the CPU 51 operating according to a control program stored in the ROM 52 or the memory unit 54 and developed in the RAM 53. Note that the above-described neural network processing is executed by the control unit 500.

メモリ部14は、制御プログラム部541を備える。制御プログラム部541は、サーバ5を制御処理するためのプログラムを記憶する。 The memory section 14 includes a control program section 541. The control program unit 541 stores a program for controlling the server 5 .

また、制御部500は、データバス55およびコントローラ56を介して、操作部57、表示部58と接続される。操作部57は、操作者が操作し、データを入力したり指示をするためのキーボードである。また、表示部58は、例えば液晶表示器で構成されており、情報処理装置の操作者に情報を表示する。 Further, the control section 500 is connected to an operation section 57 and a display section 58 via a data bus 55 and a controller 56. The operation unit 57 is a keyboard operated by an operator to input data and give instructions. Further, the display section 58 is composed of, for example, a liquid crystal display, and displays information to the operator of the information processing device.

また、制御部500は、データバス55を介して通信I/F59と接続する。通信I/F55は、通信回線L2と接続される。通信I/F59は、通信回線L2を介して、情報処理装置3と通信が可能であり、情報処理装置3から情報(例えば、修正する匂いの検出値)を受信する。また、通信I/F59は、通信回線L2を介して、情報処理装置3に対して情報を送信する。 Further, the control unit 500 is connected to a communication I/F 59 via a data bus 55. Communication I/F 55 is connected to communication line L2. The communication I/F 59 is capable of communicating with the information processing device 3 via the communication line L2, and receives information (for example, detected value of odor to be corrected) from the information processing device 3. Further, the communication I/F 59 transmits information to the information processing device 3 via the communication line L2.

ここからは、情報処理装置3の機能構成について説明する。図7は、情報処理装置3の機能構成を示す機能ブロック図である。図7に示すように、情報処理装置3の制御部300は、ROM32やメモリ部34に記憶されRAM33に展開された制御プログラムに従うことで、取得部301、受信部302、情報取得部303、情報出力部304、送信部305、データ更新部306として機能する。 From here, the functional configuration of the information processing device 3 will be explained. FIG. 7 is a functional block diagram showing the functional configuration of the information processing device 3. As shown in FIG. As shown in FIG. 7, the control unit 300 of the information processing device 3 controls the acquisition unit 301, the reception unit 302, the information acquisition unit 303, and the information acquisition unit 301, the reception unit 302, the information acquisition unit 303, and It functions as an output section 304, a transmission section 305, and a data update section 306.

取得部301(第1工程)は、センサ装置1が検知したガスの検出値と、当該検出値に対応した匂いの種類を示す情報とを対応付けた判定情報をサーバ5から取得する。 The acquisition unit 301 (first step) acquires from the server 5 determination information that associates the detection value of the gas detected by the sensor device 1 with information indicating the type of odor corresponding to the detection value.

受信部302(第2工程)は、センサ装置1から検出値を受信する。具体的には、受信部302は、センサ装置1が送信した、センサ装置1の複数の検出素子Fが検出した特定の匂いに係る基本共振周波数の変化である検出値を受信する。 The receiving unit 302 (second step) receives the detected value from the sensor device 1. Specifically, the receiving unit 302 receives a detection value transmitted by the sensor device 1, which is a change in the fundamental resonance frequency related to a specific odor detected by the plurality of detection elements F of the sensor device 1.

情報取得部303は、取得部301により取得された判定情報に基づいて、受信部302が受信した検出値に対応する匂いの種類を示す情報を出力する。具体的には、情報取得部303は、取得部301により取得して判定情報記憶部343に記憶された判定情報に基づいて、受信部302が受信した検出値に対応する匂いの種類を示す情報を取得する。 The information acquisition unit 303 outputs information indicating the type of odor corresponding to the detection value received by the reception unit 302, based on the determination information acquired by the acquisition unit 301. Specifically, the information acquisition unit 303 acquires information indicating the type of odor corresponding to the detection value received by the reception unit 302, based on the determination information acquired by the acquisition unit 301 and stored in the determination information storage unit 343. get.

情報出力部304(第3工程)は、取得部301により取得された判定情報に基づいて、受信部302が受信した検出値に対応する匂いの種類を示す情報を出力する。具体的には、情報出力部304は、匂いの種類を特定する判定モードにおいて、受信部302が受信した検出値に基づいて、判定情報記憶部343に記憶された判定情報に基づいて匂いの種類を示す情報を出力する。 The information output unit 304 (third step) outputs information indicating the type of odor corresponding to the detection value received by the reception unit 302, based on the determination information acquired by the acquisition unit 301. Specifically, in the determination mode for identifying the type of odor, the information output unit 304 determines the type of odor based on the detection value received by the receiving unit 302 and based on the determination information stored in the determination information storage unit 343. Outputs information indicating.

送信部305は、判定情報を生成する学習モードにおいて、検出値と匂いの種類を示す情報をサーバ5に送信する。具体的には、送信部305は、学習モードにおいて、受信部302が受信した検出値と、当該検出値に対応する修正する匂いの種類を示す情報をサーバ5に送信する。 The transmitter 305 transmits information indicating the detected value and the type of odor to the server 5 in the learning mode for generating determination information. Specifically, in the learning mode, the transmitting unit 305 transmits to the server 5 the detected value received by the receiving unit 302 and information indicating the type of odor to be modified corresponding to the detected value.

データ更新部306は、判定情報送信部502(後述)が送信した判定情報を受信して判定情報記憶部343に記憶する。具体的には、データ更新部306は、サーバ5から受信した、修正した判定情報を判定情報記憶部343に記憶する。 The data updating unit 306 receives the determination information transmitted by the determination information transmitting unit 502 (described later) and stores it in the determination information storage unit 343. Specifically, the data update unit 306 stores the corrected determination information received from the server 5 in the determination information storage unit 343.

ここからは、情報処理装置3の制御について説明する。図8は、情報処理装置3の制御処理の流れの一例を示すフローチャートである。図8に示すように、情報処理装置3の制御部300は、モード切換部371が判定モードであるかを判断する(S11)。モード切換部371が判定モードであると判断した場合には(S11のYes)、受信部302は、センサ装置1が検知したガスの検出値を受信する(S12)。次に制御部300は、受信したガスの検出値を匂いデータ記憶部342に記憶する(S13)。次に情報取得部303は、判定情報記憶部343に記憶されている判定情報を使用して、受信部302が受信したガスの検出値に対応付けられた匂いの種類を示す情報を取得する(S14)。そして情報出力部304は、取得した匂いの種類を示す情報を、情報端末7に出力する(S15)。そして制御部300は、S11に戻る。 From here on, control of the information processing device 3 will be explained. FIG. 8 is a flowchart showing an example of the flow of control processing of the information processing device 3. As shown in FIG. 8, the control unit 300 of the information processing device 3 determines whether the mode switching unit 371 is in the determination mode (S11). If the mode switching unit 371 determines that the mode is the determination mode (Yes in S11), the receiving unit 302 receives the detection value of the gas detected by the sensor device 1 (S12). Next, the control unit 300 stores the received gas detection value in the odor data storage unit 342 (S13). Next, the information acquisition unit 303 uses the determination information stored in the determination information storage unit 343 to acquire information indicating the type of odor associated with the gas detection value received by the reception unit 302 ( S14). The information output unit 304 then outputs information indicating the type of the acquired odor to the information terminal 7 (S15). The control unit 300 then returns to S11.

また、モード切換部371が判定モードではないと判断した場合には(S11のNo)、制御部300は、モード切換部371が学習モードであるかを判断する(S21)。モード切換部371が学習モードであると判断した場合には(S21のYes)、受信部302は、学習モードにおいて、センサ装置1から、匂いの種類の判定情報を生成するため、あるいは匂いの種類の判定情報を修正するためのガスの検出値を受信する(S22)。次に制御部300は、入力したガスの検出値をガスデータ記憶部342に記憶する(S23)。なお、判定情報を修正する場合には、ここで当該検出値に対応した匂いの種類を示す情報をガスデータ記憶部342に記憶する(S23)。検出値に対応した匂いの種類を示す情報は、人が情報処理装置3から入力する。 Further, if the mode switching unit 371 determines that the mode is not the determination mode (No in S11), the control unit 300 determines whether the mode switching unit 371 is in the learning mode (S21). If the mode switching unit 371 determines that the learning mode is selected (Yes in S21), the receiving unit 302 receives information from the sensor device 1 in the learning mode to generate odor type determination information or The gas detection value for correcting the determination information is received (S22). Next, the control unit 300 stores the input gas detection value in the gas data storage unit 342 (S23). In addition, when modifying the determination information, information indicating the type of odor corresponding to the detected value is stored in the gas data storage unit 342 (S23). Information indicating the type of odor corresponding to the detected value is input by a person from the information processing device 3.

次に送信部305は、記憶した検出値(あるいは、記憶した検出値と当該検出値に対応委する匂いの種類を示す情報)をサーバ5に送信する(S24)。そして制御部300は、サーバ5から、S24で送信した検出値により匂いの種類を示す情報に基づいて生成された判定情報、またはS24で送信した検出値と当該検出値に対応する匂いの種類を示す情報に基づいて修正された判定情報を受信して取得する(S25)。次にデータ更新部306は、サーバ5から取得した、生成または修正された判定情報を判定情報記憶部343に記憶する(S26)。そして制御部300は、S11に戻る。なお、モード切換部371が学習モードではないと判断した場合には(S21のNo)、制御部300は、S11に戻る。 Next, the transmitter 305 transmits the stored detected value (or information indicating the stored detected value and the type of odor corresponding to the detected value) to the server 5 (S24). Then, the control unit 300 receives from the server 5 the determination information generated based on the information indicating the type of odor based on the detected value transmitted in S24, or the detected value transmitted in S24 and the type of odor corresponding to the detected value. The determination information corrected based on the information shown is received and acquired (S25). Next, the data update unit 306 stores the generated or modified determination information acquired from the server 5 in the determination information storage unit 343 (S26). The control unit 300 then returns to S11. Note that if the mode switching unit 371 determines that the mode is not the learning mode (No in S21), the control unit 300 returns to S11.

ここからは、サーバ5の機能構成について説明する。図9は、サーバ5の機能構成を示す機能ブロック図である。図9に示すように、サーバ5の制御部500は、ROM52やメモリ部54に記憶されRAM53に展開された制御プログラムに従うことで、判定情報生成部501、判定情報送信部502として機能する。 From here on, the functional configuration of the server 5 will be explained. FIG. 9 is a functional block diagram showing the functional configuration of the server 5. As shown in FIG. As shown in FIG. 9, the control unit 500 of the server 5 functions as a determination information generation unit 501 and a determination information transmission unit 502 by following a control program stored in the ROM 52 or the memory unit 54 and developed in the RAM 53.

判定情報生成部501は、判定情報を生成する。具体的には、判定情報生成部501は、学習モードにおいて情報処理装置3から受信した検出値に基づいて、ニューラルネットワークを用いて判定情報を生成する。さらに具体的には、判定情報生成部501は、学習モードにおいて受信した検出値を入力層N1に入力し、出力層N3から当該検出値に対応付けられた、当該検出値が示す匂いの種類を示す情報を出力する判定情報を生成する。 The determination information generation unit 501 generates determination information. Specifically, the determination information generation unit 501 generates determination information using a neural network based on the detection value received from the information processing device 3 in the learning mode. More specifically, the determination information generation unit 501 inputs the detected value received in the learning mode to the input layer N1, and determines the type of odor indicated by the detected value that is associated with the detected value from the output layer N3. Generate judgment information that outputs the information shown.

また、判定情報生成部501は、送信部305によって送信された検出値および匂いの種類を示す情報に基づいて判定情報を修正する。具体的には、判定情報生成部501は、受信した検出値と当該検出値に対応した匂いの種類を示す情報に基づいて、中間層N2から修正した特徴量を修正する。特徴量は、例えば次にように修正される。例えば、人の嗅覚的にはカレーの匂いであるとされる検出値に対して中間層N2がシチューの特徴量を抽出した場合、情報処理装置3から入力されたカレーの匂いを示す情報に基づいて、中間層N2からの出力される特徴量をカレーの特徴量に修正する。判定情報生成部501が行うこの処理が学習処理である。 Further, the determination information generation unit 501 modifies the determination information based on the detection value and information indicating the type of odor transmitted by the transmission unit 305. Specifically, the determination information generation unit 501 modifies the feature amount modified from the intermediate layer N2 based on the received detection value and information indicating the type of odor corresponding to the detection value. The feature amount is modified as follows, for example. For example, when the intermediate layer N2 extracts the feature amount of stew from a detected value that is considered to be the smell of curry according to the human olfactory sense, based on the information indicating the smell of curry input from the information processing device 3, Then, the feature amount output from the intermediate layer N2 is corrected to the feature amount of curry. This process performed by the determination information generation unit 501 is a learning process.

判定情報送信部502は、判定情報生成部501が生成した判定情報を情報処理装置3に送信する。また、判定情報送信部502は、判定情報生成部501が修正した判定情報を情報処理装置3に送信する。 The determination information transmitting unit 502 transmits the determination information generated by the determination information generating unit 501 to the information processing device 3. Further, the determination information transmitting unit 502 transmits the determination information modified by the determination information generating unit 501 to the information processing device 3.

なお、判定情報生成部501が行う処理は、16種類の検出素子Fが検出したガスの情報に基づく検出値に基づいて、一つの匂いの種類を示す情報を決定するものであるため、制御部500に多大な負荷がかかる。そのため、判定情報の生成と、当該判定情報の修正は、処理能力が高いサーバ5で行う。 Note that the process performed by the determination information generation unit 501 is to determine information indicating one odor type based on detection values based on information on gases detected by the 16 types of detection elements F, so the control unit 500 is under heavy load. Therefore, generation of the determination information and correction of the determination information are performed by the server 5 having high processing capacity.

ここからは、サーバ5の制御について説明する。図10は、サーバ5の制御処理の流れの一例を示すフローチャートである。図10に示すように、サーバ5の制御部500は、情報処理装置3から検出値を受信したかを判断する(S31)。情報処理装置3から検出値を受信したと判断した場合には(S31のYes)、新規な判定情報の生成かを判断する(S32)。S31において、検出値のみを受信している場合には、制御部300は、判定情報の新規の新規な生成であると判断する。一方、S31において、検出値とともに匂いの種類を示す情報を受信している場合には、制御部300は、判定情報の修正であると判断する。新規な判定情報の生成であると判断した場合には(S32のYes)、判定情報生成部501は、ニューラルネットワークを使用して、受信した検出値に基づいて、当該検出値に対応する匂いの種類を示す情報を含む判定情報を生成する(S33)。そして判定情報送信部502は、判定情報生成部501が生成した判定情報を、情報処理装置3に送信する(S34)。そして制御部500は、S31に戻る。 From here on, control of the server 5 will be explained. FIG. 10 is a flowchart showing an example of the flow of control processing of the server 5. As shown in FIG. As shown in FIG. 10, the control unit 500 of the server 5 determines whether a detected value has been received from the information processing device 3 (S31). If it is determined that a detection value has been received from the information processing device 3 (Yes in S31), it is determined whether new determination information is generated (S32). In S31, if only the detected value is received, the control unit 300 determines that the determination information is newly generated. On the other hand, in S31, if information indicating the type of odor is received together with the detected value, the control unit 300 determines that the determination information is to be corrected. If it is determined that new determination information is to be generated (Yes in S32), the determination information generation unit 501 uses a neural network to generate the odor corresponding to the detected value based on the received detected value. Determination information including information indicating the type is generated (S33). Then, the determination information transmitting unit 502 transmits the determination information generated by the determination information generating unit 501 to the information processing device 3 (S34). The control unit 500 then returns to S31.

また、判定情報の修正であると判断した場合には(S32のNo)、受信した検出値および匂いの種類を示す情報に基づいて、判定情報生成部501は、当該検出値に基づいて抽出される特徴量を修正した、当該検出値に対応付けられた匂いの種類を示す情報を修正した一つのモデルを追加した判定情報を生成する(S35)。そして判定情報送信部502は、修正した判定情報を情報処理装置3に送信する(S36)。そして制御部500は、S31に戻る。また、情報処理装置3からの匂いに係る検出値の受信ではないと判断した場合には(S31のNo)、制御部500はS31に戻る。 If it is determined that the determination information is to be modified (No in S32), the determination information generation unit 501 extracts the detected value based on the received detected value and the information indicating the type of odor. Determination information is generated in which one model is added in which the feature amount is corrected and the information indicating the type of odor associated with the detected value is corrected (S35). Then, the determination information transmitting unit 502 transmits the modified determination information to the information processing device 3 (S36). The control unit 500 then returns to S31. Further, if it is determined that the detection value related to odor has not been received from the information processing device 3 (No in S31), the control unit 500 returns to S31.

このような判定システム10において、情報処理装置3にまだ判定情報が保存されていない状態では、まず情報処理装置3は、センサ装置1が検知した匂いに係る検出値を入力する。そして情報処理装置3は、当該検出値をサーバ5に送信する。サーバ5は、入力した検出値に基づいて、ニューラルネットワークを使用して、当該検出値に対応付けられた匂いの種類を示す情報を含む判定情報を生成する。サーバ5は、生成した判定情報を情報処理装置3に送信する。情報処理装置3は、受信した判定情報を判定情報記憶部343に記憶する(第1工程)。情報処理装置3は、記憶した判定情報に基づいて、以後センサ装置1から検出値を受信する(第2工程)。そして情報処理装置3は、受信した検出値に対応する匂いの種類を示す情報を取得して情報端末7に送信する(第3工程)。 In such a determination system 10, in a state where determination information is not yet stored in the information processing device 3, the information processing device 3 first inputs a detection value related to the odor detected by the sensor device 1. The information processing device 3 then transmits the detected value to the server 5. Based on the input detection value, the server 5 uses a neural network to generate determination information including information indicating the type of odor associated with the detection value. The server 5 transmits the generated determination information to the information processing device 3. The information processing device 3 stores the received determination information in the determination information storage unit 343 (first step). The information processing device 3 thereafter receives a detection value from the sensor device 1 based on the stored determination information (second step). The information processing device 3 then acquires information indicating the type of odor corresponding to the received detection value and transmits it to the information terminal 7 (third step).

一方、情報処理装置3は、修正する匂いに係る検出値をセンサ装置1から受信する。情報処理装置3は、受信した検出値をサーバ5に送信する。サーバ5は、受信した検出値に対応する匂いの種類を示す情報を修正する。そしてサーバ5は、修正した匂いの種類を示すを示す情報を含む判定情報を、情報処理装置3に送信する。情報処理装置3は、受信した修正された判定情報を判定情報記憶部343に記憶して、判定情報を更新する。 On the other hand, the information processing device 3 receives the detection value related to the odor to be corrected from the sensor device 1 . The information processing device 3 transmits the received detection value to the server 5. The server 5 modifies the information indicating the type of odor corresponding to the received detection value. Then, the server 5 transmits determination information including information indicating the corrected odor type to the information processing device 3. The information processing device 3 stores the received corrected determination information in the determination information storage unit 343 and updates the determination information.

(実施形態の効果)
以上、本実施形態に係る判定システム10について説明した。このような本実施形態に係る判定システム10は、例えば次のような効果を奏する。
(Effects of embodiment)
The determination system 10 according to this embodiment has been described above. The determination system 10 according to this embodiment has the following effects, for example.

本実施形態に係る判定システム10は、センサ装置1から受信した検出値に基づいて、判定情報を生成し修正する判定情報生成部501をサーバ5に設け、センサ装置1から受信した検出値に対応する匂いの種類を示す情報を出力する情報出力部304を情報処理装置3に設けた。そのため、情報処理装置3は、検出値に対応付けられた匂いの種類を示す情報を出力するが、判定情報の生成や修正を行わないため、負荷が過大になることを抑制することが可能となる。またサーバ5は、判定情報の生成と修正のみを行う。情報処理装置3は、判定モードから学習モードに切り換わった状態で、センサ装置1から受信した検出値をサーバ5に送信する。すなわち、情報処理装置3は、検出値に基づく匂いの種類の判定を都度サーバ5に送信する訳ではないため、サーバ5からの個人情報の漏えいを防止することが可能となる。 The determination system 10 according to the present embodiment includes a determination information generation unit 501 in the server 5 that generates and corrects determination information based on the detected value received from the sensor device 1, and corresponds to the detected value received from the sensor device 1. The information processing device 3 is provided with an information output unit 304 that outputs information indicating the type of smell. Therefore, the information processing device 3 outputs information indicating the type of odor associated with the detected value, but does not generate or modify the judgment information, so it is possible to suppress the load from becoming excessive. Become. Further, the server 5 only generates and modifies determination information. The information processing device 3 transmits the detection value received from the sensor device 1 to the server 5 while switching from the determination mode to the learning mode. That is, since the information processing device 3 does not transmit the determination of the type of odor based on the detected value to the server 5 each time, it is possible to prevent leakage of personal information from the server 5.

また、情報処理装置3は、検出値に対応付けられた匂いの種類を示す情報を出力するが、判定情報の生成や修正を行わないため、負荷が過大になることを抑制することが可能となる。また、情報処理装置3は、自身で匂いの種類を示す情報を出力することができるため、匂いの種類を示す情報を出力するまでの時間を短縮することができる。 Further, the information processing device 3 outputs information indicating the type of odor associated with the detected value, but does not generate or modify judgment information, so it is possible to suppress excessive load. Become. Further, since the information processing device 3 can output the information indicating the type of odor by itself, the time required to output the information indicating the type of odor can be shortened.

また、サーバ5は、判定情報の生成と修正のみを行うため、匂いの種類を示す情報を得るために検出値を都度サーバ5に送信しないため、サーバ5からの個人情報の漏えいを防止することが可能となる。また、サーバ5は、負担を軽減することができる。 Furthermore, since the server 5 only generates and corrects the judgment information, it does not send detection values to the server 5 each time to obtain information indicating the type of odor, so leakage of personal information from the server 5 can be prevented. becomes possible. Additionally, the server 5 can reduce its burden.

以上、本発明の実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。実施形態は、種々の修正を行うことができる。 Although the embodiments of the present invention have been described above, these embodiments are presented as examples and are not intended to limit the scope of the invention. Embodiments are capable of various modifications.

例えば、実施形態では、特定の質を示す情報として、匂いの種類を示す情報を例に説明した。しかしながらこれに限らず、例えば、特定の質を示す情報として、音の種類を示す情報や、振動の種類を示す情報や、味の種類を示す情報であってもよい。また、特定の質を示す情報は、人の五感以外の特定の質を示す情報であってもよい。例えば、環境測定装置が建物の部屋等の環境を測定した結果出力する、当該環境の質を示す情報(例えば環境のランク)であってもよい。 For example, in the embodiment, information indicating the type of odor has been described as an example of information indicating a specific quality. However, the information is not limited to this, and the information indicating the specific quality may be, for example, information indicating the type of sound, information indicating the type of vibration, or information indicating the type of taste. Further, the information indicating a specific quality may be information indicating a specific quality other than a person's five senses. For example, the information may be information indicating the quality of the environment (for example, the rank of the environment) that is output as a result of measuring the environment of a room in a building or the like by an environment measuring device.

また、実施形態では、情報処理装置3およびサーバ5は、学習モードにおいて判定情報を修正するようにした。しかしながらこれに限らず、判定モードあるいは他のモードにおいて判定情報を修正するようにしてもよい。 Furthermore, in the embodiment, the information processing device 3 and the server 5 modify the determination information in the learning mode. However, the present invention is not limited to this, and the determination information may be modified in the determination mode or other modes.

なお、匂いは多岐に渡る種類の匂いがあるため、センサ装置1においてガスの特徴を示す検出値のパターンを得るためには多くの検出素子Fが必要となる。そのため、匂いの判定情報を作成または修正するのに、他の特定の質(音の種類、振動の種類、味の種類、等)より、より多くの負荷がかかる。そのため、情報処理装置3とサーバ5に負荷を分散した本発明を匂いに係る判定情報の生成と修正に用いることは好適であると言える。また、センサ装置1の検出素子Fが増えると、当該センサ装置1からの出力によって、匂いに係るプライバシーがより鮮明に分かるようになることから、プライバシー保護の観点からも、本発明を匂いに係る判定情報の生成と修正に用いることは好適であると言える。 Note that since there are a wide variety of odors, many detection elements F are required in the sensor device 1 to obtain a pattern of detection values indicating the characteristics of the gas. Therefore, creating or modifying odor determination information requires more effort than other specific qualities (type of sound, type of vibration, type of taste, etc.). Therefore, it can be said that it is suitable to use the present invention, in which the load is distributed between the information processing device 3 and the server 5, for generating and modifying the judgment information related to odor. Furthermore, as the number of detection elements F of the sensor device 1 increases, the privacy related to smells becomes clearer from the output from the sensor device 1. Therefore, from the perspective of privacy protection, the present invention It can be said that it is suitable to use it for generating and modifying judgment information.

なお、実施形態の情報処理装置3で実行されるプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでCD-ROM、フレキシブルディスク(FD)、CD-R、DVD(Digital Versatile Disc)等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。 Note that the program executed by the information processing device 3 of the embodiment is a file in an installable format or an executable format, and is stored on a CD-ROM, a flexible disk (FD), a CD-R, a DVD (Digital Versatile Disc), etc. Provided recorded on a computer-readable recording medium.

また、実施形態の情報処理装置3で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、実施形態の情報処理装置3で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。 Further, the program executed by the information processing device 3 of the embodiment may be stored on a computer connected to a network such as the Internet, and may be provided by being downloaded via the network. Further, the program executed by the information processing device 3 of the embodiment may be provided or distributed via a network such as the Internet.

また、実施形態の情報処理装置3で実行されるプログラムを、ROM等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。 Further, the program to be executed by the information processing device 3 of the embodiment may be configured to be provided by being incorporated in a ROM or the like in advance.

1 センサ装置
3 情報処理装置
5 サーバ
7 情報端末
N1 入力層
N2 中間層
N3 出力層
10 判定システム
14 メモリ部
31 CPU
32 ROM
33 RAM
34 メモリ部
51 CPU
52 ROM
53 RAM
54 メモリ部
300 制御部
301 取得部
302 受信部
303 情報取得部
304 情報出力部
305 送信部
306 データ更新部
342 ガスデータ記憶部
343 判定情報記憶部
344 修正データ記憶部
371 モード切換部
500 制御部
501 判定情報生成部
502 判定情報送信部
1 Sensor device 3 Information processing device 5 Server 7 Information terminal N1 Input layer N2 Intermediate layer N3 Output layer 10 Judgment system 14 Memory section 31 CPU
32 ROM
33 RAM
34 Memory section 51 CPU
52 ROM
53 RAM
54 Memory section 300 Control section 301 Acquisition section 302 Receiving section 303 Information acquisition section 304 Information output section 305 Transmission section 306 Data updating section 342 Gas data storage section 343 Judgment information storage section 344 Modified data storage section 371 Mode switching section 500 Control section 501 Judgment information generation section 502 Judgment information transmission section

Claims (8)

情報処理装置とサーバとを備えた判定システムであって、
前記情報処理装置は、
センサ装置が検知した検出値と特定の質を示す情報とを対応付けた判定情報を前記サーバから取得する取得部と、
前記センサ装置から前記検出値を受信する受信部と、
前記受信部が受信した前記検出値に対応する前記特定の質を示す情報を出力する判定モードと、前記判定情報を生成する学習モードとに、前記情報処理装置のモードを操作者が操作して切り換えるためのモード切換部と、
前記モード切換部が前記判定モードに切り換えられた場合に、前記取得部により取得された前記判定情報に基づいて、前記受信部が受信した前記検出値に対応する前記特定の質を示す情報を出力する情報出力部と、
前記モード切換部が前記学習モードに切り換えられた場合に、前記判定情報を生成するために前記検出値を都度前記サーバに送信する送信部と、を備え、
前記サーバは、
前記判定情報を生成する判定情報生成部と、
前記判定情報生成部により生成された前記判定情報を前記情報処理装置に送信する判定情報送信部と、を備える、
判定システム。
A determination system comprising an information processing device and a server,
The information processing device includes:
an acquisition unit that acquires from the server judgment information that associates a detection value detected by the sensor device with information indicating a specific quality;
a receiving unit that receives the detected value from the sensor device;
A determination mode in which information indicating the specific quality corresponding to the detection value received by the receiving unit is output, and a learning mode in which the determination information is generated are determined by an operator operating the mode of the information processing device. A mode switching section for switching,
When the mode switching unit is switched to the determination mode, outputting information indicating the specific quality corresponding to the detection value received by the receiving unit based on the determination information acquired by the acquisition unit. an information output section for
a transmitting unit that transmits the detected value to the server each time to generate the determination information when the mode switching unit is switched to the learning mode,
The server is
a determination information generation unit that generates the determination information;
a determination information transmitter that transmits the determination information generated by the determination information generator to the information processing device ;
Judgment system.
記判定情報生成部は、前記情報処理装置から受信した前記検出値に基づいて前記判定情報を生成する、
請求項1に記載の判定システム。
The determination information generation unit generates the determination information based on the detection value received from the information processing device.
The determination system according to claim 1.
前記情報処理装置は、前記モード切換部が前記学習モードに切り換えられた場合に、前記判定情報の修正に係る前記検出値と前記検出値に対応した前記特定の質を示す情報の入力を受け付け、受け付けた前記検出値および前記特定の質を示す情報を前記送信部により前記サーバに送信し、
前記サーバにおいて前記判定情報生成部は、前記送信部から送信された前記検出値および前記特定の質を示す情報に基づいて前記判定情報を修正する、
請求項2に記載の判定システム。
When the mode switching unit is switched to the learning mode, the information processing device receives input of information indicating the detected value related to the correction of the determination information and the specific quality corresponding to the detected value, transmitting the received detected value and information indicating the specific quality to the server by the transmitting unit;
In the server , the determination information generation unit corrects the determination information based on the detected value and information indicating the specific quality transmitted from the transmission unit.
The determination system according to claim 2.
前記特定の質を示す情報は匂いの種類を示す情報である、
請求項1乃至3のいずれか一項に記載の判定システム。
The information indicating the specific quality is information indicating the type of odor,
The determination system according to any one of claims 1 to 3.
情報処理装置とサーバとを備えた判定システムにおける情報処理装置であって、
センサ装置が検知した検出値と特定の質を示す情報とを対応付けた判定情報を前記サーバから取得する取得部と、
前記センサ装置から前記検出値を受信する受信部と、
前記受信部が受信した前記検出値に対応する前記特定の質を示す情報を出力する判定モードと、前記判定情報を生成する学習モードとに、前記情報処理装置のモードを操作者が操作して切り換えるためのモード切換部と、
前記モード切換部が前記判定モードに切り換えられた場合に、前記取得部により取得された前記判定情報に基づいて、前記受信部が受信した前記検出値に対応する前記特定の質を示す情報を出力する情報出力部と、
前記モード切換部が前記学習モードに切り換えられた場合に、前記判定情報を生成するために前記検出値を都度前記サーバに送信する送信部と、を備える、
情報処理装置。
An information processing device in a determination system including an information processing device and a server,
an acquisition unit that acquires from the server judgment information that associates a detection value detected by the sensor device with information indicating a specific quality;
a receiving unit that receives the detected value from the sensor device;
A determination mode in which information indicating the specific quality corresponding to the detection value received by the receiving unit is output, and a learning mode in which the determination information is generated are determined by an operator operating the mode of the information processing device. A mode switching section for switching,
When the mode switching unit is switched to the determination mode, outputting information indicating the specific quality corresponding to the detection value received by the receiving unit based on the determination information acquired by the acquisition unit. an information output section for
a transmitting unit that transmits the detected value to the server each time to generate the determination information when the mode switching unit is switched to the learning mode;
Information processing device.
情報処理装置とサーバとを備えた判定システムにおけるサーバであって、
センサ装置が検知した検出値に対応する特定の質を示す情報を出力する判定モードと、判定情報を生成する学習モードとに、前記情報処理装置のモードを操作者が操作して切り換えるためのモード切換部が前記情報処理装置において前記学習モードに切り換えられた場合に当該情報処理装置から送信された、前記検出値と特定の質を示す情報とを対応付けた前記判定情報を生成する判定情報生成部と、
前記判定情報生成部により生成された前記判定情報を前記情報処理装置に送信する判定情報送信部と、を備える、
サーバ。
A server in a determination system including an information processing device and a server,
A mode in which an operator operates and switches the mode of the information processing device between a determination mode in which information indicating a specific quality corresponding to a detection value detected by the sensor device is output and a learning mode in which determination information is generated. Judgment information generation that generates the judgment information that associates the detected value with information indicating a specific quality, which is transmitted from the information processing device when the switching unit switches to the learning mode in the information processing device. Department and
a determination information transmitter that transmits the determination information generated by the determination information generator to the information processing device ;
server.
情報処理装置とサーバとを備えた判定システムにける情報処理装置としてのコンピュータを、
センサ装置が検知した検出値と特定の質を示す情報とを対応付けた判定情報を前記サーバから取得する取得部と、
前記センサ装置から前記検出値を受信する受信部と、
前記受信部が受信した前記検出値に対応する前記特定の質を示す情報を出力する判定モードと、前記判定情報を生成する学習モードとに、前記情報処理装置のモードを操作者が操作して切り換えるためのモード切換部と、
前記モード切換部が前記判定モードに切り換えられた場合に、前記取得部により取得された前記判定情報に基づいて、前記受信部が受信した前記検出値に対応する前記特定の質を示す情報を出力する情報出力部と、
前記モード切換部が前記学習モードに切り換えられた場合に、前記判定情報を生成するために前記検出値を都度前記サーバに送信する送信部と、
として機能させるためのプログラム。
A computer as an information processing device in a determination system equipped with an information processing device and a server,
an acquisition unit that acquires from the server judgment information that associates a detection value detected by the sensor device with information indicating a specific quality;
a receiving unit that receives the detected value from the sensor device;
A determination mode in which information indicating the specific quality corresponding to the detection value received by the receiving unit is output, and a learning mode in which the determination information is generated are determined by an operator operating the mode of the information processing device. A mode switching section for switching,
When the mode switching unit is switched to the determination mode, outputting information indicating the specific quality corresponding to the detection value received by the receiving unit based on the determination information acquired by the acquisition unit. an information output section for
a transmitting unit that transmits the detected value to the server each time to generate the determination information when the mode switching unit is switched to the learning mode;
A program to function as
情報処理装置とサーバとを備えた判定システムにおける情報処理装置における判定方法であって、
センサ装置が検知した検出値と特定の質を示す情報とを対応付けた判定情報を前記サーバから取得する第1工程と、
前記センサ装置から前記検出値を受信する第2工程と、
前記検出値に対応する前記特定の質を示す情報を出力する判定モードと、前記判定情報を生成する学習モードとに、前記情報処理装置のモードを切り換える操作者の操作を受け付ける第3工程と、
前記第3工程において前記判定モードに切り換えられた場合に、前記第1工程により取得された前記判定情報に基づいて、前記第2工程が受信した前記検出値に対応する前記特定の質を示す情報を出力する第工程と、
前記第3工程において前記学習モードに切り換えられた場合に、前記判定情報を生成するために前記検出値を都度前記サーバに送信する第5工程と、を含む、
判定方法。
A determination method in an information processing device in a determination system including an information processing device and a server, the method comprising:
a first step of acquiring from the server judgment information that associates the detection value detected by the sensor device with information indicating a specific quality;
a second step of receiving the detected value from the sensor device;
a third step of accepting an operation by an operator to switch the mode of the information processing device between a determination mode that outputs information indicating the specific quality corresponding to the detected value and a learning mode that generates the determination information;
When switched to the determination mode in the third step, information indicating the specific quality corresponding to the detected value received by the second step based on the determination information acquired in the first step. a fourth step of outputting
a fifth step of transmitting the detected value to the server each time to generate the determination information when the learning mode is switched in the third step;
Judgment method.
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