信息分析装置和信息分析方法 |
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| 申请号 | CN201180036944.9 | 申请日 | 2011-07-29 | 公开(公告)号 | CN103039116A | 公开(公告)日 | 2013-04-10 |
| 申请人 | 株式会社NTT都科摩; | 发明人 | 小田原亨; 大薮勇辉; 永田智大; 冈岛一郎; 寺田雅之; | ||||
| 摘要 | 一种信息分析装置，其具有：接收部，其从外部接收包含进行了 位置 登记的扇区ID、位置登记时刻信息以及用户ID的位置登记 信号 ；提取部，其从关于各用户的位置登记信号中，提取位置登记时刻为对象时刻紧之前的位置登记信号和位置登记时刻为对象时刻紧之后的位置登记信号；以及人口分布计算部，其根据关于各用户的与包含在对象时刻紧之前的位置登记信号中的位置登记时刻信息和扇区ID对应的位置、与包含在对象时刻紧之后的位置登记信号中的位置登记时刻信息和扇区ID对应的位置以及对象时刻，算出对象时刻的以扇区为单位的人口分布。 | ||||||
| 权利要求 | 1.一种信息分析装置，其特征在于，具有： |
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| 说明书全文 | 信息分析装置和信息分析方法技术领域[0001] 本发明涉及求出人口分布的信息分析装置和信息分析方法。 背景技术[0002] 以往，作为收集与宏观的人口分布有关的数据的方法，存在以5年为周期来全国性地实施的国势调查。该调查需要向对象者分发调查问卷并回收，需要使用很多的人手来进行统计等非常费时费力的一系列的作业，到得到调查结果为止很花费时间。另外，对于进行回答的对象者而言，存在强迫填写调查问卷并返回的负担。 [0003] 现有技术文献 [0005] 专利文献1：日本特开2003-44969号公报 发明内容[0006] 发明要解决的问题 [0007] 如上所述，以往仅收集与宏观的人口分布有关的数据就非常麻烦，很难简单且快速地收集相关数据。 [0008] 另一方面，作为利用便携终端来得到人口分布的尝试，例如在专利文献1中对利用带GPS功能的便携终端来求出人口分布的点进行了记载，在该技术中，需要对作为对象的用户的所有成员分发附加了能够唯一识别用户所有成员的标识符的GPS内置设备、以及一人一人收集使用GPS测位出的信息等用于求出人口分布的巨大的处理负荷和时间。因此，期望更简单且快速地收集与人口分布有关的数据的技术。另外，当然在所收集的数据中要求一定级别以上的精度。另外，在使用了如上所述的GPS功能时，不一定得到想求出人口分布的对象时刻正好的测位信息。 [0009] 本发明是鉴于上述问题而完成的，其目的在于，简单且快速地收集与宏观的人口分布有关的精度高的数据。 [0010] 用于解决问题的手段 [0011] 申请人为了实现上述目的，关于使用了位置登记信号的人口分布的推导相关的发明，已提出了日本申请（日本特愿2009-92225号）和国际专利申请（PCT/JP2010/055424）。之后，申请人也进一步对使用了位置登记信号的人口分布的推导有关的发明进行了改良，此次完成了从新的视点对相同发明进行了改良的本案发明。 [0012] 本案发明的一侧面的信息分析装置，其特征在于，接收部，其从外部接收包含进行了位置登记的扇区ID、位置登记时刻信息以及用户ID的位置登记信号；提取部，其从关于各用户的位置登记信号中，提取位置登记时刻为对象时刻紧之前的位置登记信号和位置登记时刻为对象时刻紧之后的位置登记信号；以及人口分布计算部，其根据与包含在关于各用户的对象时刻紧之前的位置登记信号中的位置登记时刻信息和扇区ID对应的位置、与包含在对象时刻紧之后的位置登记信号中的位置登记时刻信息和扇区ID对应的位置以及对象时刻，计算对象时刻的以扇区为单位的人口分布。另外，在本案中“对象时刻”意味着应求出人口分布的时刻。 [0013] 在上述信息分析装置中，当接收部从外部接收了包含扇区ID、位置登记时刻信息以及用户ID的位置登记信号时，提取部从关于各用户的位置登记信号中，提取位置登记时刻为对象时刻紧之前的位置登记信号和位置登记时刻为对象时刻紧之后的位置登记信号，并且，人口分布计算部根据关于各用户的、与在对象时刻紧之前的位置登记信号中包含的位置登记时刻信息和扇区ID对应的位置、与在对象时刻紧之后的位置登记信号中包含的位置登记时刻信息和扇区ID对应的位置以及对象时刻，计算对象时刻的以扇区为单位的人口分布。另外，作为对象的用户可以是接收了位置登记信号的所有用户，也可以是从中根据属性信息（例如年龄、性别、住所等）来限定的用户。 [0014] 如上所述，通过将关于各用户的对象时刻紧之前的位置登记信号和紧之后的位置登记信号作为基础，算出对象时刻的以扇区为单位的人口分布，从而能够简单且快速地收集与宏观的人口分布有关的精度高的数据。另外，此时，由于不将位置登记信号的发生次数作为基础，将关于各用户的对象时刻紧之前的位置登记信号和紧之后的位置登记信号作为基础，算出对象时刻的以扇区为单位的人口分布，因此能够根据所生成的时间间隔变动的位置登记信号，高精度地算出对象时刻的以扇区为单位的人口分布。另外，能够防止在将位置登记信号的发生次数作为基础时假设的不适合情况（例如，由在位置登记区域边界附近产生比实际的人口数多很多的位置登记信号而造成的不适合情况）。 [0015] 更具体地，人口分布计算部能够如下所述算出对象时刻的以扇区为单位的人口分布。例如，人口分布计算部人口分布计算部针对各用户，计算紧之前的位置登记时刻与对象时刻之间的第1时间差以及紧之后的位置登记时刻与对象时刻之间的第2时间差，针对各用户，根据第1时间差和第2时间差，计算紧之前的位置登记信号的权重和紧之后的位置登记信号的权重，按照每个扇区对关于统计对象所有用户的紧之前的位置登记信号的权重和紧之后的位置登记信号的权重进行统计。另外，在本案中，“位置登记信号的权重”意味着某个用户在对象时刻处于与该位置登记信号有关的扇区的服务区内的概率。实际上，由于不一定存在正好是对象时刻的位置登记信号，因此以位置登记信号的位置登记时刻与对象时刻之间的时间差越短，用户位于该位置登记信号涉及的扇区的服务区内的概率（即，该位置登记信号的权重）越大的方式，算出位置登记信号的权重。例如，所述人口分布计算部计算通过将第2时间差除以第1时间差与第2时间差之和而得到的值，作为紧之前的位置登记信号的权重，计算通过将第1时间差除以第1时间差与第2时间差之和而得到的值，作为紧之后的位置登记信号的权重。例如，针对某用户，在作为紧之前的位置登记信号的权重算出为0.4，作为紧之后的位置登记信号的权重算出为0.6时，意味着该用户在对象时刻，以概率“0.4”位于紧之前的位置登记信号涉及的扇区的服务区内，以概率“0.6”位于紧之后的位置登记信号涉及的扇区的服务区内，换言之，对于该用户，能够掌握在紧之前的位置登记信号涉及的扇区的服务区中存在“0.4人”，在紧之后的位置登记信号涉及的扇区的服务区中存在“0.6人”。针对各个用户进行如上所述的紧之前·紧之后的位置登记信号的权重的计算，按照每个扇区统计关于统计对象所有用户的紧之前的位置登记信号的权重和紧之后的位置登记信号的权重，从而能够算出与统计对象所有用户有关的对象时刻的以扇区为单位的人口分布。 [0016] 所述人口分布计算部在所述第1时间差和所述第2时间差中的至少一方比预先确定的基准值长时，使与比该基准值长的时间差对应的位置登记信号的权重成为0。另外，作为上述“基准值”，例如可以采用周期性位置登记的周期（54分钟），或者，考虑在通信中产生周期位置登记的情况，可以采用比周期性位置登记的周期（54分钟）设定得长的时间，或者，也可以采用统计对象所有用户的平均位置登记间隔。此时，人口分布计算部在仅所述第1时间差和所述第2时间差中的一方比基准值长时，使与基准值以下的时间差对应的位置登记信号的权重成为1，作为其他的方式，人口分布计算部也可以计算通过将基准值与该基准值以下的时间差之差除以该基准值而得到的值，作为与该基准值以下的时间差对应的位置登记信号的权重。 [0017] 上述的提取部从关于各用户的位置登记信号中的、除去由于终端跨越了位置登记区域而引起并生成的位置登记信号之前的位置登记信号中，提取位置登记时刻为对象时刻紧之前的位置登记信号、即紧之前的除去前位置登记信号和位置登记时刻为对象时刻紧之后的位置登记信号、即紧之后的除去前位置登记信号，并且从关于各用户的位置登记信号中的、除去了由于终端跨越了位置登记区域而引起并生成的位置登记信号之后的位置登记信号中，提取位置登记时刻为对象时刻紧之前的位置登记信号、即紧之前的除去后位置登记信号和位置登记时刻为对象时刻紧之后的位置登记信号、即紧之后的除去后位置登记信号，所述人口分布计算部针对各用户，计算紧之前的除去前位置登记信号的位置登记时刻与对象时刻之间的第1时间差、紧之后的除去前位置登记信号的位置登记时刻与对象时刻之间的第2时间差、紧之前的除去后位置登记信号的位置登记时刻与对象时刻之间的第3时间差、以及紧之后的除去后位置登记信号的位置登记时刻与对象时刻之间的第4时间差，并且针对各用户，根据第1时间差和第2时间差，算出紧之前的除去前位置登记信号的权重和紧之后的除去前位置登记信号的权重，并且根据第3时间差和第4时间差，算出紧之前的除去后位置登记信号的权重和紧之后的除去后位置登记信号的权重，并且根据预先确定的比例分割参数，针对各用户，对紧之前和紧之后的除去前位置登记信号的权重与紧之前和紧之后的除去后位置登记信号的权重进行比例分割，并且按照每个扇区，对关于统计对象所有用户的、比例分割后的紧之前和紧之后的除去前位置登记信号的权重以及比例分割后的紧之前和紧之后的除去后位置登记信号的权重进行统计。 [0018] 另外，在通过提取部提取的紧之前的除去前位置登记信号和紧之后的除去前位置登记信号双方都不是由于终端跨越了位置登记区域而引起并生成的位置登记信号时，紧之前的除去前位置登记信号与紧之前的除去后位置登记信号相同，紧之后的除去前位置登记信号与紧之后的除去后位置登记信号相同。因此，此时，不需要紧之前和紧之后的除去后位置登记信号的提取、这些紧之前和紧之后的除去后位置登记信号涉及的第3、第4时间差的计算、这些紧之前和紧之后的除去后位置登记信号各自的权重计算以及基于比例分割参数的比例分割处理。此时，人口分布计算部只要针对各用户算出紧之前的除去前位置登记信号的位置登记时刻与对象时刻之间的第1时间差以及紧之后的除去前位置登记信号的位置登记时刻与对象时刻之间的第2时间差，并针对各用户，根据第1时间差和第2时间差，算出紧之前的位置登记信号的权重和紧之后的位置登记信号的权重，通过按照每个扇区统计关于统计对象所有用户的紧之前的位置登记信号的权重与紧之后的位置登记信号的权重，从而算出对象时刻的以扇区为单位的人口分布即可。 [0019] 作为其他的方式，人口分布计算部针对各用户，在连接对应于在对象时刻紧之前的位置登记信号中包含的扇区ID的位置与对应于在紧之后的位置登记信号中包含的扇区ID的位置的线上，生成与从紧之前的位置登记时刻到紧之后的位置登记时刻为止进行了等速移动时的预定时间间隔的通过点相当的多个点，对于包含所生成的点的扇区生成虚拟的位置登记信号，从关于作为对象的所有用户（以下称为“统计对象所有用户”）的虚拟的位置登记信号中提取对象时刻的位置登记信号，通过按照每个扇区统计所提取的对象时刻的位置登记信号数量，从而能够算出对象时刻的以扇区为单位的人口分布。 [0020] 另外，作为其他的方式，人口分布计算部针对各用户，在连接对应于在对象时刻紧之前的位置登记信号中包含的扇区ID的位置与对应于在紧之后的位置登记信号中包含的扇区ID的位置的线上，生成与从紧之前的位置登记时刻到紧之后的位置登记时刻为止进行了等速移动时的预定时间间隔的通过点相当的多个点，并且对于包含与对象时刻对应的点的扇区生成虚拟的位置登记信号，并且通过按照每个扇区统计所生成的对象时刻的位置登记信号数量，从而能够算出对象时刻的以扇区为单位的人口分布。 [0021] 另外，作为其他的方式，人口分布计算部根据与边界能够与扇区边界对应起来的区域中的区域内移动速度的区域间相对比率有关的比率，针对各用户，在连接对应于在对象时刻紧之前的位置登记信号中包含的扇区ID的位置与对应于在紧之后的位置登记信号中包含的扇区ID的位置的线上，生成与从紧之前的位置登记时刻到紧之后的位置登记时刻为止进行了移动时的预定时间间隔的通过点相当的多个点，对于包含所生成的点的扇区生成虚拟的位置登记信号，并且从关于统计对象所有用户的虚拟的位置登记信号中提取对象时刻的位置登记信号，并且通过按照每个扇区统计所提取的对象时刻的位置登记信号数量，从而能够算出对象时刻的以扇区为单位的人口分布。 [0022] 另外，作为其他的方式，人口分布计算部根据与边界能够与扇区边界对应起来的区域中的区域内移动速度的区域间相对比率有关的比率，针对各用户，在连接对应于在对象时刻紧之前的位置登记信号中包含的扇区ID的位置与对应于在紧之后的位置登记信号中包含的扇区ID的位置的线上，生成与从紧之前的位置登记时刻到紧之后的位置登记时刻为止进行了移动时的预定时间间隔的通过点相当的多个点，并且对于包含与对象时刻对应的点的扇区生成虚拟的位置登记信号，并且通过按照每个扇区统计所生成的对象时刻的位置登记信号数量，从而能够算出对象时刻的以扇区为单位的人口分布。 [0023] 而且，作为其他方式，人口分布计算部能够针对各用户算出紧之前的位置登记时刻与对象时刻之间的第1时间差以及紧之后的位置登记时刻与对象时刻之间的第2时间差，针对各用户，根据第1时间差和第2时间差，算出紧之前的位置登记信号的权重和紧之后的位置登记信号的权重，通过按照每个扇区统计关于统计对象所有用户的紧之前的位置登记信号的权重与紧之后的位置登记信号的权重，从而算出对象时刻的以扇区为单位的人口分布。另外，上述其他方式中的人口分布计算部也可以计算通过将第2时间差除以第1时间差与第2时间差之和而得到的值，作为紧之前的位置登记信号的权重，计算通过将第1时间差除以第1时间差与第2时间差之和而得到的值，作为紧之后的位置登记信号的权重。 [0024] 另外，上述信息分析装置还具有保存了每个用户的属性信息的属性信息保存部，提取部根据属性信息限定作为对象的用户，将该限定的用户作为对象来进行紧之前和紧之后的位置登记信号的提取。 [0025] 作为其他的方式，上述信息分析装置还具有保存了每个用户的属性信息的属性信息保存部，人口分布计算部根据属性信息限定作为对象的用户，将该限定的用户作为对象进行对象时刻的以扇区为单位的人口分布的计算。 [0026] 上述的信息分析装置的发明能够作为由信息分析装置来执行的信息分析方法的发明来捕捉，如下所述。 [0027] 本案发明的一侧面的信息分析方法，其通过信息分析装置来执行，该信息分析方法的特征在于，包括：从外部接收包含进行了位置登记的扇区ID、位置登记时刻信息以及用户ID的位置登记信号的接收步骤；从关于各用户的位置登记信号中，提取位置登记时刻为对象时刻紧之前的位置登记信号、和位置登记时刻为对象时刻紧之后的位置登记信号的提取步骤；以及根据关于各用户的、与在对象时刻紧之前的位置登记信号中包含的位置登记时刻信息和扇区ID对应的位置、与在对象时刻紧之后的位置登记信号中包含的位置登记时刻信息和扇区ID对应的位置以及对象时刻，计算对象时刻的以扇区为单位的人口分布的人口分布计算步骤。 [0028] 而且，申请人对与使用了位置登记信号的人口分布的推导有关的发明进行了扩展，得到了不限定于位置登记信号，而能够广泛应用于使用了包含表示用户位置的位置信息、得到该位置信息的测位时刻信息以及用户ID的点数据的人口分布的推导的如下所述的发明。 [0029] 本案发明的一侧面的信息分析装置，其特征在于，具有：接收部，其从外部接收包含表示用户位置的位置信息、得到该位置信息的测位时刻信息以及用户ID的点数据；提取部，其从关于各用户的点数据中，提取测位时刻为对象时刻的紧之前的点数据和测位时刻为对象时刻的紧之后的点数据；以及人口分布计算部，其针对各用户，通过对对象时刻紧之前的点数据所表示的位置与对象时刻紧之后的点数据所表示的位置之间进行增补，从而估计对象时刻的用户的位置，根据所估计的各用户的位置算出对象时刻的以预定计算对象区域为单位的人口分布。 [0030] 在上述信息分析装置中，当接收部从外部接收到包含表示用户位置的位置信息、得到该位置信息的测位时刻信息以及用户ID的点数据时，提取部从关于各用户的点数据中提取测位时刻为对象时刻紧之前的点数据和测位时刻为对象时刻紧之后的点数据，并且，人口分布计算部针对各用户，对对象时刻紧之前的点数据所表示的位置与对象时刻紧之后的点数据所表示的位置之间进行增补，从而估计对象时刻的用户位置，根据所估计的各用户的位置算出对象时刻的以预定计算对象区域为单位的人口分布。 [0031] 如上所述，将关于各用户的对象时刻紧之前的点数据和紧之后的点数据作为基础，算出对象时刻的以预定计算对象区域为单位的人口分布，从而能够简单且快速地收集与宏观的人口分布有关的精度高的数据。另外，能够根据所生成的时间间隔变动的点数据，高精度地算出对象时刻的以预定计算对象区域为单位的人口分布。另外，作为预定计算对象区域，能够采用扇区、网格、城市街道、市区村镇等各种区域。 [0032] 人口分布计算部能够更具体地如下所述算出人口分布。例如，人口分布计算部针对各用户，在连接在对象时刻紧之前的点数据中包含的位置信息所表示的位置与在紧之后的点数据中包含的位置信息所表示的位置的线上，生成与从紧之前的测位时刻到紧之后的测位时刻为止进行了移动时的预定时间间隔的通过点相当的多个点，将与对象时刻对应的点估计为对象时刻的用户位置，根据所估计的各用户的位置计算对象时刻的以预定计算对象区域为单位的人口分布。 [0033] 人口分布计算部在生成与所述预定时间间隔的通过点相当的多个点时，根据想要生成所述多个点的生成区域中的用户的移动特性，确定在该生成区域内生成的点的间隔。上述生成区域中的用户的移动特性可以是该生成区域中的用户的平均移动速度，也可以是该生成区域中的用户的平均滞留时间。另外，生成区域可以是与上述的计算对象区域相同的区域，也可以是不同的区域。 [0034] 另外，上述信息分析装置还具有保存了每个用户的属性信息的属性信息保存部，提取部根据属性信息限定作为对象的用户，将该限定的用户作为对象来提取紧之前和紧之后的点数据。 [0035] 作为其他的方式，上述信息分析装置还具有保存了每个用户的属性信息的属性信息保存部，人口分布计算部根据属性信息限定作为对象的用户，将该限定的用户作为对象计算对象时刻的以预定计算对象区域为单位的人口分布。 [0036] 另外，上述的人口分布计算部进一步将用于将用户的终端数量转换为人口的扩展系数作为基础，计算所述人口分布。另外，上述的信息分析装置也可以进一步具有用于输入对象时刻的对象时刻输入部，并且，也可以进一步具有输出所计算的人口分布信息的输出部。 [0037] 上述的信息分析装置的发明，能够作为与通过信息分析装置来执行的信息分析方法有关的发明来捕捉，如下所述。即，本案发明的一侧面的信息分析方法，由信息分析装置来执行，该信息分析方法的特征在于，包括：从外部接收包含表示用户位置的位置信息、得到该位置信息的测位时刻信息以及用户ID的点数据的接收步骤；从关于各用户的点数据中，提取测位时刻为对象时刻紧之前的点数据、和测位时刻为对象时刻紧之后的点数据的提取步骤；以及针对各用户，通过对对象时刻紧之前的点数据所表示的位置与对象时刻紧之后的点数据所表示的位置之间进行增补，从而估计对象时刻的用户位置，根据所估计的各用户的位置计算对象时刻的以预定计算对象区域为单位的人口分布的人口分布计算步骤。 [0038] 发明效果 [0039] 根据本发明，将关于各用户的对象时刻紧之前的点数据和紧之后的点数据作为基础，算出对象时刻的以预定计算对象区域为单位的人口分布，从而能够简单且快速地收集与宏观的人口分布有关的精度高的数据。 [0040] 特别是，在使用了位置登记信号作为点数据时，将关于各用户的对象时刻紧之前的位置登记信号和紧之后的位置登记信号作为基础，算出对象时刻的以扇区为单位的人口分布，从而能够简单且快速地收集与宏观的人口分布有关的精度高的数据。另外，此时，由于不将位置登记信号的发生次数作为基础，而是将关于各用户的对象时刻紧之前的位置登记信号和紧之后的位置登记信号作为基础，来算出对象时刻的以扇区为单位的人口分布，因此能够根据所生成的时间间隔变动的位置登记信号，因此高精度地算出对象时刻的以扇区为单位的人口分布。另外，能够防止在将位置登记信号的发生次数作为基础时假设的不适合情况（例如，由在位置登记区域边界附近比实际的人口数产生多很多的位置登记信号而造成的不适合情况）。附图说明 [0041] 图1是示出第1、第2实施方式的通信系统的系统结构的图。 [0042] 图2是示出图1所示的通信系统的功能结构的图。 [0043] 图3是示出BTS与扇区之间的关系的图。 [0044] 图4是示出第1实施方式的处理的流程图。 [0045] 图5是示出第1实施方式中的每个用户的位置登记信号的增补处理的流程图。 [0046] 图6是用于说明第1实施方式中的点的生成方法的图。 [0047] 图7是示出在第1实施方式中输出的人口分布图的一例的图。 [0048] 图8是示出第2实施方式的处理的流程图。 [0049] 图9是示出每个用户的位置登记信号的权重计算处理的流程图。 [0050] 图10是用于说明权重计算方法的图。 [0051] 图11是示出在第2实施方式中输出的人口分布图的一例的图。 [0052] 图12是示出与以扇区为单位的人口分布一起表示以位置登记区域为单位的人口分布的人口分布图的一例的图。 [0053] 图13是示出第7实施方式的通信系统的系统结构的图。 [0054] 图14是示出图5的处理的变形例的流程图。 [0055] 图15是示出图2的功能结构的变形例的图。 [0056] 图16是示出第3实施方式中的每个用户的位置登记信号的增补处理的流程图。 [0057] 图17是用于说明第3实施方式中的点的生成方法的第1例的图。 [0058] 图18是示出图16的处理的变形例的流程图。 [0059] 图19是用于说明平均移动速度的求出方法的图。 [0060] 图20是用于说明第3实施方式中的点的生成方法的第2例的图。 [0061] 图21是用于说明平均滞留时间的求出方法的图。 [0062] 图22是示出第4实施方式中的权重计算处理的流程图。 [0063] 图23是用于说明第4、第5实施方式中的权重计算处理的图。 [0064] 图24是示出第5实施方式中的权重计算处理的流程图。 [0065] 图25是示出第6实施方式中的权重计算处理和权重统计处理的流程图。 [0066] 图26是用于说明第6实施方式中的权重计算处理和权重统计处理的图。 [0067] 图27是用于说明网格与区域图的合成的图。 [0068] 图28是用于说明各分割区域的面积和面积比的计算的图。 [0069] 图29是用于说明某网格内的分割区域的人口的总和计算的图。 [0070] 图30是用于说明利用室内站的通信区域和电波到达范围不同的频带的多个室外站的通信区域在地理上重复存在的环境中的转换处理的图。 [0071] 图31是示出输出了各扇区中的估计人口和称为性别·年龄层·住所的每个属性的人口的输出例的图。 具体实施方式[0072] 参照附图对本发明的实施方式进行说明。尽可能对相同的部分标注相同的标号，省略重复的说明。 [0073] [第1实施方式] [0074] [通信系统的结构] [0075] 图1是示出本实施方式的通信系统10的系统结构的图。如图1所示，该通信系统10构成为包含：移动设备100、BTS（基站）200、RNC（无线网络控制装置）300、交换机400以及管理中心500。另外，该管理中心500由社会传感单元501、数据挖掘单元502、移动人口统计单元503以及可视化解决方案单元504构成。 [0076] RNC300通过BTS200接收移动设备100发送的位置登记信号，对位置登记信号的信号数量进行计数。另外，根据标准规格书“Radio Resource Control（RRC）Protocol Specification：3GPP TS25.331”，在RNC300中对以扇区为单位的信号数量计数进行了规定，本方法以此为基准。 [0078] 交换机400通过BTS200、RNC300收集移动设备100发送的位置登记信号。相对于RNC300以扇区为单位对位置登记信号进行计数，交换机400以位置登记区域为单位来管理移动设备100等，通过收集移动设备100发送的位置登记信号，从而按照每个位置登记区域来把握和存储在位置登记区域中登记的移动设备100的数量。交换机400将在所存储的位置登记区域中登记的移动设备100的数量（登记数量），在规定定时、或按照来自管理中心500的请求来输出到管理中心500。 [0079] 如上所述，管理中心500构成为包含社会传感单元501、数据挖掘单元502、移动人口统计单元503以及可视化解决方案单元504，在各单元中，进行使用了移动设备100发送的位置登记信号的统计处理。 [0080] 社会传感单元501是从各交换机400收集包含在交换机400所存储的位置登记区域中登记的移动设备100的数量等的数据的服务器装置。该社会传感单元501构成为从交换机400接收定期地输出的数据、以及按在社会传感单元501中预先确定的定时来从交换机400获取数据。 [0081] 数据挖掘单元502是将从社会传感单元501接收的数据转换为预定的数据形式的服务器装置。例如，数据挖掘单元502以用户ID为关键字、或者按照每个区域来进行排序处理。 [0082] 移动人口统计单元503是对在数据挖掘单元502中处理的数据进行统计处理、即各项目的计数处理的服务器装置。例如，移动人口统计单元503能够进行使用了如后所述的位置登记信号的人口分布的推导等处理。 [0083] 可视化解决方案单元504是将在移动人口统计单元503中进行了统计处理的数据处理成可视的服务器装置。例如，可视化解决方案单元504能够在地图上对所统计的数据进行映射处理。将通过该可视化解决方案单元504而处理的数据提供给企业、行政机关或个人等，在店铺开发、道路交通调查、灾害对策、环境对策等中利用。另外，如上所述进行了统计处理的信息，当然以不能特定个人等的方式进行了加工，以不侵害隐私。 [0084] 另外，社会传感单元501、数据挖掘单元502、移动人口统计单元503以及可视化解决方案单元504都是如上所述由服务器装置构成，虽然省略了图示，但是当然具有通常的信息处理装置的基本结构（即，CPU、RAM、ROM、键盘或鼠标等输入设备、进行与外部之间的通信的通信设备、存储信息的存储设备以及显示器或打印机等输出设备）。 [0085] 图2示出通信系统10的功能结构。如图2所示，通信系统10构成为包含：位于多个BTS200分别控制的扇区中的多个移动设备100、控制BTS200的RNC300、交换机400、信息分析装置600。信息分析装置600相当于上述的图1所示的移动人口统计单元503和可视化解决方案单元504。关于与图1的社会传感单元501和数据挖掘单元502对应的功能，在图2中省略了这些记载。 [0086] 首先，对RNC300进行说明。RNC300构成为包含：RNC通信控制部302、位置登记信号接收部303以及信号数量计测部304。其中，RNC通信控制部302是通过BTS200与移动设备100进行通信连接的部分，例如，进行基于来自移动设备100的发信号处理的通信连接处理和基于位置登记请求的通信连接处理。在本实施方式中，在例如移动设备100跨过请求位置登记时的单位区域、即位置登记区域而移动时、在通过移动设备100的电源接通等而进行将移动设备100登记到网络的归属处理时、在通过移动设备100的电源断开等而进行消除移动设备100的登记状态的解归属处理时，移动设备100在每个一定的周期（例如54分钟）等定时，发送请求向位置登记区域的位置登记的信号、即位置登记信号。而且，在本实施方式中，RNC通信控制部302能够将在通信连接处理中使用的初始UE消息（Initial UE Message）发送到交换机400。另外，该初始UE消息包含：表示发信号或位置登记请求的指示信息（位置登记信号）、以及唯一地确定移动设备100的临时ID等ID。另外，初始UE消息还能够附加移动设备100的位置信息。另外，临时ID是在移动设备100连接到网络时，通过交换机400来派发的ID信息。 [0087] 图3是示出BTS200与扇区之间的关系的图。BTS200位于用圆形表示的区域的中心，以此为中心等分为多个的区域为扇区。例如在图3中，BTS200的通信区域最大由6扇区来构成，对每个扇区分配能够唯一识别扇区的扇区ID（扇区标识符），RNC300能够通过使用该扇区ID来经由BTS200把握移动设备100位于哪个扇区。 [0088] 另外，RNC300还能够根据在进行了RRC连接请求处理时得到的信号的延迟，计算移动设备100位于扇区内的哪个位置、其GAI（Geographical Area ID，地理区域ID）。还能够根据该扇区ID和扇区内的位置来确定移动设备100的位置。 [0089] 位置登记信号接收部303是经由RNC通信控制部302来接收移动设备100发送的位置登记信号的部分。 [0090] 信号数量计测部304是根据位置登记信号接收部303接收的位置登记信号，通过上述方法计测在每个扇区中存在位置登记信号的次数的合计、即扇区单位信号数量（信号数量：即在相应的扇区中移动设备100在单位时间发送的位置登记信号的数量）的部分。 [0091] 信号数量计测部304通过RNC通信控制部302向交换机400发送扇区单位信号数量。 [0092] 接着，对交换机400进行说明。交换机400构成为包含：交换机通信控制部401、转换部402、位置登记信号处理部404以及存储部403。其中，交换机通信控制部401是接收从RNC300发送的初始UE消息，使用该初始UE消息来进行通信连接处理的部分。 [0093] 转换部402是将通过交换机通信控制部401接收的初始UE消息中包含的临时ID等ID转换为电话号码的部分。转换部402在进行转换处理时，从存储加入者简介信息的加入者简介信息存储部（未图示），提取与临时ID等ID对应起来的电话号码，转换为该提取的电话号码。另外，该加入者简介信息存储部例如设置在未图示的HLR（Home Location Register，归属位置登记器）中，此处将临时ID等ID和电话号码对应起来进行管理和存储。 [0094] 位置登记信号处理部404是经由BTS200从移动设备100接收位置登记信号，根据所接收的位置登记信号来对在位置登记区域中登记的移动设备100的数量、即登记数量进行计测的部分。 [0095] 如上所述，在本实施方式中，移动设备100在移动设备100跨过位置登记区域而移动时发送位置登记信号。由此，位置登记信号处理部404能够把握在位置登记区域内存在的移动设备100的实际数量。另外，在标准规格书“Mobile Application Part（MAP）specification：3GPP TS29.002”中，对交换机400管理位置登记的方法进行了记载。本实施方式的交换机400中的处理以此为基准。 [0096] 存储部403是输入位置登记信号处理部404所计测的登记数量、以及通过交换机通信控制部401从RNC300接收的扇区单位信号数量并存储的部分。另外，还能够将通过转换部402转换的电话号码、包含在初始UE消息中的移动设备100的位置信息与对该位置信息进行测位的时刻对应起来进行存储。另外，信息分析装置600例如根据如上所述获取的移动设备100的位置信息，进行后述的人口分布的推导处理。但是，位置信息的获取方法不限定于上述的处理，另外，作为位置信息，除了位置登记信号以外，还能够将用户的GPS位置信息作为对象。 [0097] 接着，对信息分析装置600进行说明。信息分析装置600构成为，作为与本发明有关的结构要素，包含：信息分析装置通信控制部601、保存部602、提取部603、人口分布计算部604、输出部605以及对象时刻输入部606。其中，信息分析装置通信控制部601是控制信息分析装置600与交换机400之间的通信的部分，为了进行后述的人口分布的推导处理，经由交换机通信控制部401和RNC通信控制部302来接收包含进行了位置登记的扇区ID、位置登记时刻信息以及用户ID的位置登记信号。 [0098] 保存部602是保存通过信息分析装置通信控制部601接收的位置登记信号的部分。另外，保存部602也可以保存每个用户的属性信息（例如年龄、性别、住所等）。以下，对保存部602保存每个用户的属性信息进行说明。 [0099] 对象时刻输入部606是用户用于输入应求出何时的人口分布、即应求出的人口分布的对象时刻的部分。 [0100] 提取部603是从关于成为后述的人口分布计算对象的各用户的位置登记信号中，提取位置登记时刻为对象时刻紧前面的位置登记信号、和位置登记时刻为对象时刻紧后面的位置登记信号的部分。另外，成为后述的人口分布计算对象的用户也可以是所接收的位置登记信号的所有用户，也可以是根据属性信息限定的用户。即，提取部603也可以通过参照由保存部602保存的每个用户的属性信息，根据属性信息，限定作为对象的用户，将该限定的用户作为对象进行紧之前·紧之后的位置登记信号的提取。 [0101] 人口分布计算部604是通过后述的处理，计算对象时刻的以扇区为单位的人口分布的部分。另外，本实施方式中的人口分布计算部604不使用由RNC300计数出的以扇区为单位的位置登记信号数量、和由交换机400求出的各位置登记区域的登记数量，通过后述的处理而根据位置登记信号，计算对象时刻的以扇区为单位的人口分布。 [0102] 输出部605是输出通过人口分布计算部604计算的人口分布信息的部分。另外，此处的“输出”当然广义地包含显示输出和打印输出。即，人口分布信息可以显示输出到显示器等，也可以从打印机等打印输出，也可以通过显示和打印两方来输出。 [0103] [关于通过信息分析装置执行的处理] [0104] 接着，参照图4～图7对在如上所述的通信系统10中通过信息分析装置600执行的处理进行说明。 [0105] 当在信息分析装置600中用户从对象时刻输入部606输入人口分布的对象时刻，进行了预定的处理开始的操作时，在信息分析装置600中开始执行图4的处理。但是，对象时刻的输入不是必要条件，也可以例如预先设定既定的时刻作为对象时刻。另外，关于处理开始，用户不是必须进行预定的处理开始的操作，也可以通过定时动作等而自动地开始执行图4的处理。 [0106] 在图4的步骤S101中，信息分析装置通信控制部601经由交换机通信控制部401和RNC通信控制部302接收包含进行了位置登记的扇区ID、位置登记时刻信息以及用户ID的位置登记信号，保存部602保存所接收的位置登记信号。 [0107] 在下一个步骤S102中，执行以下叙述的图5的每个用户的位置登记信号的增补处理。提取部603从保存在保存部602中的某用户的位置登记信号中，提取对象时刻紧之前的位置登记信号（以下称为“紧之前的位置登记信号”）和对象时刻紧之后的位置登记信号（以下称为“紧之后的位置登记信号”）（步骤S102A），人口分布计算部604在对应于在紧之前进行了位置登记的扇区对应的点（即，与包含在紧之前的位置登记信号中的扇区ID对应的位置）与对应于在紧之后进行了位置登记的扇区的点（即，与包含在紧之后的位置登记信号中的扇区ID对应的位置）之间等间隔地虚拟地生成点（步骤S102B）。另外，作为与进行了位置登记的扇区对应的点（即，与包含在位置登记信号中的扇区ID对应的位置），也可以采用扇区中心位置，也可以采用通过所谓的PRACH-PD测位计算来获取的点（GAI（GeographicalArea ID）），也可以采用扇区的几何学的重心位置。另外，在步骤S102B中，可以在直线上生成虚拟的点，也可以在虚拟的地图上的合并了道路和线路等的线上生成。此处，作为一例，对作为与进行了位置登记的扇区对应的点采用扇区中心位置，在直线上生成虚拟的点的例子进行说明。 [0108] 如图6所示，在紧之前·紧之后的位置登记信号的时间间隔为m分钟，求出以n分钟为单位的人口（即，n分钟间隔的人口）时，将连接对应于在紧之前的位置登记信号中包含的扇区ID的位置（此处为扇区中心位置A）与对应于在紧之后的位置登记信号中包含的扇区ID的位置（此处为扇区中心位置B）的直线进行（m/n）等分，以n分钟为间隔来等间隔地虚拟地生成点。例如，在对象时刻为0：30，对于某用户的紧之前的位置登记信号的位置登记时刻为0：00，紧之后的位置登记信号的位置登记时刻为0：33，求出以1分钟为单位的人口（即，1分钟间隔的人口）时，将连接紧之前的位置登记信号的扇区中心位置A与紧之后的位置登记信号的扇区中心位置B的直线进行33等分，以1分钟为间隔来等间隔地虚拟地生成点。并且，人口分布计算部604对于包含所生成的点的扇区，生成虚拟的位置登记信号（步骤S102C）。对各用户执行如上所述的图5的处理。 [0109] 另外，在图5的步骤S102A中提取部603参照通过保存部602保存的每个用户的属性信息，从而根据属性信息，限定作为对象的用户，也可以将该限定的用户作为对象进行紧之前·紧之后的位置登记信号的提取。此时，由于能够收窄成为以后的处理对象的位置登记信号，因此能够实现处理负荷的减轻和处理的高速化。 [0110] 当对于统计对象所有用户执行完了图5的处理时，回到图4，在下一个步骤S103中，人口分布计算部604将统计对象所有用户作为对象，从通过图5的处理生成的位置登记信号中，提取对象时刻的位置登记信号。另外，在上述的例子中，提取对于包含位置登记时刻为对象时刻0：30的点的扇区所生成的位置登记信号。 [0111] 并且，在下一个步骤S104中，人口分布计算部604对每个扇区ID统计统计对象所有用户的位置登记信号数量。由此，得到对象时刻的每个扇区ID的位置登记信号数量，通过以下叙述的处理，求出对象时刻的以扇区为单位的人口分布。 [0112] 此处，对根据对象时刻的每个扇区ID的统计对象所有用户的位置登记信号数量（即，每个扇区ID的用户数量），求出对象时刻的以扇区为单位的人口的处理（以下称为“扩展估算处理”）进行说明。以下，作为扩展估算处理的一方式，对使用用于将用户数转换为人口的系数（以下称为“扩展系数”）来求出人口的处理进行说明。 [0113] 例如对每个用户属性预先求出上述的扩展系数，人口分布计算部604预先存储每个用户属性（例如性别、年龄层、住所等）的扩展系数。在步骤S104中，人口分布计算部604例如按照属性对统计对象用户进行分类，按照分类后的每个属性，统计对象时刻的每个扇区ID的位置登记信号数量，对该统计值乘上与该属性对应的扩展系数，从而对每个属性求出对象时刻的每个扇区ID的人口。此时，得到以扇区为单位的每个属性的人口。而且，人口分布计算部604也可以通过对每个扇区ID统计每个属性的人口，从而求出对象时刻的以扇区为单位的人口。 [0114] 另外，作为其他的推导方法，在步骤S104中，人口分布计算部604参照在保存部602中保存的每个用户的属性信息，读出与统计对象用户的位置登记信号分别对应的扩展系数、即与统计对象用户的各个属性对应的扩展系数，如上述的例子那样，也可以不按照属性来对统计对象用户进行分类，而对于统计对象所有用户，通过按照每个扇区ID来统计扩展系数，求出对象时刻的以扇区为单位的人口。 [0115] 另外，关于扩展系数，除了根据用户的属性来设定以外，也可以例如根据时间段和场所来设定。 [0116] 另外，关于扩展系数，除了预先存储以外，也可以如下所述求出。关于扩展系数，作为一例，能够使用“在服务区率”与“终端的普及率”之积（即，相对于人口的在服务区数的比率）的倒数。此处，“在服务区率”意味着相对于契约台数的在服务区数的比率，“终端的普及率”意味着相对于人口的终端的契约台数的比率。关于如上所述的扩展系数，虽然优选以上述的称为属性、时间段、场所这样的单位来求出，但也不是必须的。作为求出扩展系数的单位，作为一例，也可以采用每个作为住所的都道府县、每5岁的每个年龄层、男女、作为时间段的每1小时等。 [0117] 在下一个步骤S105中，输出部605输出将如上所述求出的以扇区为单位的人口分布二维地表示的以扇区为单位的人口分布图。图7示出以扇区为单位的人口分布图的一例。在该图7中，A～L表示扇区ID，各扇区ID的下边的数字表示该扇区的人口。另外，作为其他的输出例，如图31所示，输出部605能够以表的形式输出关于各扇区估计的人口（在图31中记载为“估计人口”）、和各扇区中的称为性别·年龄层·住所的每个属性的人口。另外，也可以采用组合了多个属性的条件（例如组合了性别与住所的“住在东京都的女性”的条件）。另外，在此处的输出中，包含显示输出、声音输出、打印输出等各种输出方式。 [0118] 根据以上说明的第1实施方式，通过将关于各用户的对象时刻紧之前的位置登记信号和紧之后的位置登记信号作为基础，计算对象时刻的以扇区为单位的人口分布，从而能够简单且快速地收集与宏观的人口分布有关的精度高的数据。另外，此时，由于不将位置登记信号的发生次数作为基础，而是将关于各用户的对象时刻紧之前的位置登记信号和紧之后的位置登记信号作为基础，来计算对象时刻的以扇区为单位的人口分布，因此能够根据所生成的时间间隔变动的位置登记信号，高精度地计算对象时刻的以扇区为单位的人口分布。另外，能够防止在将位置登记信号的发生次数作为基础时假设的不适合情况（例如，由在位置登记区域边界附近产生比实际的人口数多很多的位置登记信号而造成的不适合情况）。 [0119] 另外，在第1实施方式中的图5的增补处理的步骤S102C中，虽然说明了对分别包含以等间隔生成的多个点的扇区生成了虚拟的位置登记信号的例子，但是作为其变形例，也可以仅对包含以等间隔生成的多个点中的与对象时刻对应的点的扇区，生成虚拟的位置登记信号。也就是说，如图14所示，只要在代替图5的步骤S102C的步骤S102D中，对包含与对象时刻对应的点的扇区生成虚拟的位置登记信号即可。此时，由于仅生成针对包含与对象时刻对应的点的扇区的一个虚拟的位置登记信号，因此不需要图4的步骤S103的处理（对象时刻的位置登记信号的提取），能够实现进一步的处理负荷的减轻和处理的高速化。 [0120] [第2实施方式] [0121] 上述的第1实施方式的处理利用在与对象时刻的紧之前·紧之后的位置登记信号对应的点之间虚拟地生成的多个点，求出以扇区为单位的人口分布，相对于此，以下所述的第2实施方式的处理是利用对象时刻的紧之前·紧之后的位置登记信号的权重来求出以扇区为单位的人口分布。 [0122] 另外，在第2实施方式中，由于图1的通信系统10的系统结构、以及图2的通信系统10的功能框结构与第1实施方式相同，因此省略重复的说明。由于通过人口分布计算部604执行的处理内容不同，因此以下参照图8～图11对包含相应处理内容的第2实施方式的处理进行说明。 [0123] 当在信息分析装置600中用户从对象时刻输入部606输入人口分布的对象时刻，进行预定的处理开始的操作时，在信息分析装置600中开始执行图8的处理。但是，对象时刻的输入不是必要条件，也可以例如预先设定既定的时刻作为对象时刻。另外，关于处理开始，用户不是必须进行预定的处理开始的操作，也可以通过定时动作等而自动地开始执行图8的处理。 [0124] 在图8的步骤S201中，信息分析装置通信控制部601经由交换机通信控制部401和RNC通信控制部302接收包含进行了位置登记的扇区ID、位置登记时刻信息以及用户ID的位置登记信号，保存部602保存所接收的位置登记信号。 [0125] 在下一个步骤S202中，执行以下叙述的图9的每个用户的位置登记信号的权重计算处理。提取部603从保存在保存部602中的某个用户的位置登记信号中，提取对象时刻紧之前的位置登记信号（以下称为“紧之前的位置登记信号”）和对象时刻紧之后的位置登记信号（以下称为“紧之后的位置登记信号”）（步骤S202A），人口分布计算部604计算紧之前的位置登记时刻与对象时刻之间的第1时间差、以及紧之后的位置登记时刻与对象时刻之间的第2时间差（步骤S202B）。 [0126] 并且，人口分布计算部604计算第2时间差除以第1时间差与第2时间差的和而得到的值，作为紧之前的位置登记信号的权重，计算第1时间差除以第1时间差与第2时间差的和而得到的值，作为紧之后的位置登记信号的权重（步骤S202C）。此时，如图10所示，在紧之前的位置登记时刻与对象时刻之间的第1时间差为m分钟、紧之后的位置登记时刻与对象时刻之间的第2时间差为n分钟时，紧之前的位置登记信号A的权重成为（n/（m+n）），紧之后的位置登记信号B的权重成为（m/（m+n））。例如，由于在对象时刻为0：30，关于某用户的紧之前的位置登记信号的位置登记时刻为0：00，紧之后的位置登记信号的位置登记时刻为0：40时，第1时间差m成为30分钟，第2时间差n成为10分钟，因此紧之前的位置登记信号A的权重成为（10/（30+10））=0.25，紧之后的位置登记信号B的权重成为（30/（30+10））=0.75。另外，紧之前·紧之后的位置登记信号的权重的计算方法不限定于上述的方法，也可以通过使用了第1、第2时间差的其他算式来计算位置登记信号的权重。 [0127] 另外，关于权重中的小数点以下的数值，在例如存在从小数点以下第3位起的数字时，只要对该第3位进行四舍五入而成为小数点以下第2位为止的数值等，根据预先确定的方法来求出权重即可。 [0128] 对统计对象所有用户执行如上所述的图9的处理。另外，在图9的步骤S202A中提取部603参照通过保存部602保存的每个用户的属性信息，从而根据属性信息，限定作为对象的用户，也可以将该限定的用户作为对象进行紧之前·紧之后的位置登记信号的提取。此时，由于能够收窄成为以后的处理对象的位置登记信号，因此能够实现处理负荷的减轻和处理的高速化。 [0129] 当对于统计对象所有用户执行完了图9的处理时，回到图8，在下一个步骤S203中，人口分布计算部604对每个扇区ID统计统计对象所有用户的位置登记信号的权重。由此，得到对象时刻的每个扇区ID的位置登记信号的权重的统计值，通过在第1实施方式中叙述的扩展估算处理，由权重的统计值求出对象时刻的以扇区为单位的人口分布。 [0130] 在下一个步骤S204中，输出部605输出将如上所述求出的以扇区为单位的人口分布二维地表示的以扇区为单位的人口分布图。图11示出以扇区为单位的人口分布图的一例。在该图11中，A～L表示扇区ID，各扇区ID的下边的数字表示该扇区的人口。图11的例子示出将位置登记信号的权重采用到小数点以下第1位为止的数值，之后，对每个扇区ID统计了统计对象所有用户的位置登记信号的权重的例子。 [0131] 根据以上说明的第2实施方式，通过将关于各用户的对象时刻紧之前的位置登记信号和紧之后的位置登记信号作为基础，计算对象时刻的以扇区为单位的人口分布，从而能够简单且快速地收集与宏观的人口分布有关的精度高的数据。另外，此时，由于不将位置登记信号的发生次数作为基础，而将关于各用户的对象时刻紧之前的位置登记信号和紧之后的位置登记信号作为基础，计算对象时刻的以扇区为单位的人口分布，因此能够防止在将位置登记信号的发生次数作为基础时假设的不恰当情况（例如，由在位置登记区域边界附近产生比实际的人口数多很多的位置登记信号而造成的不恰当情况）。 [0132] 另外，在上述的第1、第2实施方式中，虽然示出了计算以扇区为单位的人口分布的例子，但是进一步进行按照每个位置登记区域统计属于相同位置登记区域的扇区的人口的处理，从而能够计算以位置登记区域为单位的人口分布。例如，计算图11中的扇区A～E所属的位置登记区域的人口、和扇区F～L所属的位置登记区域的人口，如图12所示，通过在各位置登记区域实施与人口数对应的表述（颜色区分、斜线、阴影等），从而能够与以扇区为单位的人口分布一起输出表示以位置登记区域为单位的人口分布的图。 [0133] 另外，在上述的第1、第2实施方式中，虽然示出了通过保存部602保存了每个用户的属性信息（例如年龄、性别、住所等）的例子，但是并不限定于此，如图15所示，也可以采用信息分析装置600在保存部602之外还另外具有保存每个用户的属性信息的属性信息保存部607的结构。 [0134] 另外，在上述的第1、第2实施方式中，虽然示出了提取部603根据属性信息限定作为对象的用户，将该限定的用户作为对象来进行紧之前·紧之后的位置登记信号的提取的例子，但是并不限定于此，也可以由人口分布计算部605例如在图4的步骤S103、S104和图8的步骤S203中根据属性信息限定作为对象的用户，将该限定的用户作为对象进行人口分布计算。如上所述，不是在位置登记信号的提取时刻而是在人口分布计算时，在根据属性信息限定作为对象的用户的情况下，能够例如按年龄或按男女等各种条件来进行人口分布计算。当然，也可以通过位置登记信号的提取和人口分布计算双方，进行与属性信息对应的对象用户的限定。 [0135] [第3实施方式] [0136] 在以下的第3实施方式中，作为第1实施方式的变形方式，说明如下所述的例子：人口分布计算部604在对应于在对象时刻紧之前的位置登记信号中包含的扇区ID的位置与对应于在紧之后的位置登记信号中包含的扇区ID的位置之间，非等间隔地生成与预定时间间隔的通过点相当的多个虚拟的点，生成虚拟的位置登记信号。具体地讲，是如下所述的实施方式：预先求出与扇区内移动速度的扇区之间相对比率相关的比率，根据该比率非等间隔地生成虚拟的点而生成虚拟的位置登记信号。 [0137] 作为上述的“与扇区内移动速度的扇区之间相对比率相关的比率”，也可以使用后述的扇区内移动速度的扇区之间相对比率本身，也可以使用其他的比率（例如，后述的扇区内滞留时间的扇区之间相对比率）。另外，关于上述的相对比率的单位，不必是以扇区为单位，只要是边界能够与扇区边界对应起来的区域的单位（例如网格，城市街道等）都能够使用。但是，以下为了容易进行说明，说明相对比率的单位为以扇区为单位的例子。 [0138] （（1）使用了扇区内移动速度的扇区之间相对比率的例子） [0139] 首先，作为“与扇区内移动速度的扇区之间相对比率相关的比率”，说明使用了扇区内移动速度的扇区之间相对比率的例子。以下，应避免重复的说明，对与第1实施方式不同的地方进行重点说明。在第3实施方式中，第1实施方式中的图5的位置登记信号的增补处理成为图16所示的处理。即，在图16的步骤S102A中提取了对象时刻紧之前的位置登记信号和紧之后的位置登记信号之后，人口分布计算部604在步骤S102BX中，在对应于在紧之前的位置登记信号中包含的扇区ID的位置与对应于在紧之后的位置登记信号中包含的扇区ID的位置之间，根据预先求出的扇区内移动速度的扇区之间相对比率，生成与预定时间间隔的通过点相当的多个虚拟的点。 [0140] 如图17所示，在与包含在对象时刻紧之前的位置登记信号中的扇区ID对应的位置A位于扇区1，与包含在紧之后的位置登记信号中的扇区ID对应的位置B位于扇区3，在扇区1与3之间存在扇区2的状况下，预先求出的扇区内移动速度的扇区之间相对比率（扇区1：扇区2：扇区3）为1：2：3。此处，在将连接位置A、B的线与扇区1、2的边界线之间的交差点设为点X，将连接位置A、B的线与扇区2、3的边界线之间的交差点设为点Y时，在连接位置A、B的线上，生成与预定时间间隔（例如1分钟间隔）的通过点相当的多个虚拟的点时，点的间隔的相对比率（AX间：XY间：YB间）成为上述的扇区内移动速度的扇区之间相对比率、即1：2：3。也就是说，在扇区内移动速度比扇区2、3相对地低的扇区1（此处为AX间）中，点的间隔与扇区2、3相比相对地变窄。另一方面，在扇区内移动速度比扇区1、2相对地高的扇区3（此处为YB间）中，点的间隔与扇区1、2相比相对地变宽。 [0141] 当如上所述在步骤S102BX中在连接位置A、B的线上虚拟地生成了点之后，人口分布计算部604对于包含所生成的点的扇区生成虚拟的位置登记信号（步骤S102C）。 [0142] 通过如上所述的图16的处理，根据扇区内移动速度的扇区之间相对比率，能够在连接位置A、B的线上非等间隔地生成虚拟的点而生成虚拟的位置登记信号。 [0143] 另外，作为图16的增补处理的步骤S102C的变形例，也可以仅对包含非等间隔地生成的多个点中的与对象时刻对应的点的扇区，生成虚拟的位置登记信号。也就是说，如图18所示，只要在代替图16的步骤S102C的步骤S102D中，对包含与对象时刻对应的点的扇区生成虚拟的位置登记信号即可。此时，由于仅对包含与对象时刻对应的点的扇区生成一个虚拟的位置登记信号，因此能够进一步实现处理负荷的减轻和处理的高速化。 [0144] 此处，对扇区内移动速度的扇区之间相对比率的求出方法进行概略地说明。作为一例，按照每个扇区，首先通过后述的方法求出每个用户的移动速度，接着通过对所有用户的移动速度进行平均而求出该扇区的扇区内平均移动速度。并且，能够根据每个扇区的扇区内平均移动速度彼此之间的比率，求出扇区内移动速度的扇区之间相对比率。另外，在预先求出扇区内移动速度的扇区之间相对比率时，优选使用粒度比位置登记信号细的位置信息（例如用户的GPS位置信息等）。另外，关于扇区内移动速度的扇区之间相对比率，可以按照每个特定时间段（例如早上·白天·晚上·深夜等每个预定时间段）来求出，也可以按照每个星期求出，也可以求出平日的平均或休息日的平均。 [0145] 作为求出每个用户的移动速度的方法，例如能够采用如下所述的第1、第2方法。另外，此处将求出每个用户的移动速度的对象的扇区称为“对象扇区”。 [0146] 在第1方法中，根据在对象扇区内最初观测到的位置信息和最后观测到的位置信息，求出这两个位置间的距离和观测时刻之差，将所求出的距离除以观测时刻之差，从而求出移动速度。例如如图19（a）所示，根据在对象扇区内最初观测到的位置信息（位置D和观测时刻12：00）和最后观测到的位置信息（位置E和观测时刻12：05），求出DE间的距离（150m）和观测时刻之差（5分钟），通过将距离（150m）除以观测时刻之差（5分钟），从而能够求出移动速度（1.8km/小时）。 [0147] 在第2方法中，除了在对象扇区内最初观测到的位置信息和最后观测到的位置信息以外，还使用在将要进入到对象扇区紧之前的位置信息和刚从对象扇区出来之后的位置信息。例如如图19（b）所示，通过在将要进入到对象扇区紧之前的位置信息（位置C和观测时刻11：55）和在对象扇区内最初观测到的位置信息（位置D和观测时刻12：00），求出假设了在CD间进行等速直线移动时进入到对象扇区的时刻（即，通过边界上的点P的时刻）（此处假设为11：58）、和边界上的点P的位置。同样地，根据在对象扇区内最后观测到的位置信息（位置E和观测时刻12：05）和刚从对象扇区出来之后的位置信息（位置F和观测时刻12：10），求出假设在EF间进行等速直线移动时从对象扇区出来的时刻（即，通过边界上的点Q的时刻）（此处假设为12：06）、和边界上的点Q的位置。并且，根据点P、Q的位置求出PQ间的距离（180m），并且求出进入到对象扇区的时刻与从对象扇区出来的时刻之差（8分钟），通过将距离（180m）除以观测时刻之差（8分钟），从而能够求出移动速度（1.35km/小时）。 [0148] 能够如上所述求出每个用户的移动速度，而且，通过对所有用户的移动速度进行平均来求出扇区内平均移动速度，能够根据每个扇区的扇区内平均移动速度彼此之间比率，求出扇区内移动速度的扇区之间相对比率。 [0149] （（2）使用了扇区内滞留时间的扇区之间相对比率的例子） [0150] 接着，说明作为“与扇区内移动速度的扇区之间相对比率相关的比率”，使用了扇区内滞留时间的扇区之间相对比率的例子。此时，由于位置登记信号的增补处理与上述的图16、图18的处理大致相同，因此省略重复的说明。因此，以下对图16、图18的步骤S102BX中的点的生成方法的详细进行说明。 [0151] 如图20所示，假设在与包含在对象时刻紧之前的位置登记信号中的扇区ID对应的位置A位于扇区1，与包含在紧之后的位置登记信号中的扇区ID对应的位置B位于扇区3，在扇区1与3之间存在扇区2的状况下，预先求出的扇区内滞留时间的扇区之间相对比率（扇区1：扇区2：扇区3）为2：3：4。此处，在将连接位置A、B的线与扇区1、2的边界线之间的交差点设为点X，将连接位置A、B的线与扇区2、3的边界线之间的交差点设为点Y时，在连接位置A、B的线上，生成与预定时间间隔（例如1分钟间隔）的通过点相当的多个虚拟的点时，点的间隔的相对比率（AX间：XY间：YB间）成为上述的扇区内滞留时间的扇区之间相对比率的倒数的比率、即（1/2）：（1/3）：（1/4）=6：4：3。也就是说，在扇区内滞留时间与扇区2、3相比相对地短的扇区1（此处为AX间）中，点的间隔与扇区2、3相比相对地变宽。 另一方面，在扇区内滞留时间于扇区1、2相比相对地长的扇区3（此处为YB间）中，点的间隔与扇区1、2相比相对地变窄。 [0152] 当如上所述在图16的步骤S102BX中在连接位置A、B的线上生成了多个虚拟点之后，人口分布计算部604对于包含所生成的点的扇区生成虚拟的位置登记信号（图16的步骤S102C）。或者，在图16的步骤S102BX中在连接位置A、B的线上生成了多个虚拟的点之后，人口分布计算部604对于包含与对象时刻对应的点的扇区生成虚拟的位置登记信号（图16的步骤S102D）。 [0153] 由此，根据扇区内滞留时间的扇区之间相对比率，能够在连接位置A、B的线上非等间隔地生成虚拟的点而生成虚拟的位置登记信号。 [0154] 此处，对扇区内滞留时间的扇区之间相对比率的求出方法进行概略地说明。作为一例，按照每个扇区，首先通过后述的方法求出每个用户的滞留时间，接着通过对所有用户的滞留时间进行平均而求出该扇区的扇区内平均滞留时间。并且，能够根据每个扇区的扇区内平均滞留时间彼此之间的比率，求出扇区内滞留时间的扇区之间相对比率。另外，在预先求出扇区内滞留时间的扇区之间相对比率时，优选使用粒度比位置登记信号细的位置信息（例如用户的GPS位置信息等）。另外，关于扇区内滞留时间的扇区之间相对比率，可以按照每个特定时间段（例如早上·白天·晚上·深夜等每个预定时间段）来求出，也可以按照每个星期来求出，也可以求出平日的平均或休息日的平均。 [0155] 作为求出每个用户的滞留时间的方法，例如能够采用如下所述的第1、第2方法。另外，此处将求出每个用户的滞留时间的对象的扇区称为“对象扇区”。 [0156] 在第1方法中，根据在对象扇区内最初观测到的位置信息和最后观测到的位置信息，将这两个观测时刻之差求出为对象扇区中的滞留时间。例如如图21（a）所示，根据在对象扇区内最初观测到的位置信息（位置D和观测时刻12：00）和最后观测到的位置信息（位置E和观测时刻12：05），能够将这两个观测时刻之差（5分钟）求出为对象扇区中的滞留时间。 [0157] 在第2方法中，除了在对象扇区内最初观测到的位置信息和最后观测到的位置信息以外，还使用在刚要进入到对象扇区紧之前的位置信息和刚从对象扇区出来之后的位置信息。例如如图21（b）所示，根据刚要进入到对象扇区紧之前的位置信息（位置C和观测时刻11：55）和在对象扇区内最初观测到的位置信息（位置D和观测时刻12：00），求出在假设在CD间进行等速直线移动时的进入到对象扇区的时刻（即，通过边界上的点P的时刻）（此处假设为11：58）。同样地，根据在对象扇区内最后观测到的位置信息（位置E和观测时刻12：05）和刚从对象扇区出来之后的位置信息（位置F和观测时刻12：10），求出在假设在EF间进行等速直线移动时从对象扇区出来的时刻（即，通过边界上的点Q的时刻）（此处假设为12：06）。并且，能够将进入到对象扇区的时刻与从对象扇区出来的时刻之差（8分钟）求出为对象扇区中的滞留时间。 [0158] 能够如上所述求出每个用户的滞留时间，而且，通过对所有用户的滞留时间进行平均来求出扇区内平均滞留时间，能够根据每个扇区的扇区内平均滞留时间彼此之间的比率，求出扇区内滞留时间的扇区之间相对比率。 [0159] 根据以上说明的第3实施方式，根据与预先求出的扇区内移动速度的扇区之间相对比率相关的比率，非等间隔地生成与预定时间间隔的通过点相当的多个虚拟的点，而能够生成虚拟的位置登记信号。另外，在使用扇区内移动速度的扇区之间相对比率本身作为“与扇区内移动速度的扇区之间相对比率相关的比率”时，存在不受扇区的大小的影响而能够高精度地进行处理的优点。另一方面，在使用扇区内滞留时间的扇区之间相对比率作为“与扇区内移动速度的扇区之间相对比率相关的比率”时，由于能够以比扇区内移动速度小的处理负荷来简单地求出扇区内滞留时间，因此存在实现整体的处理负荷的减少的优点。 [0160] 另外，在第1～第3实施方式中，虽然对使用了位置登记信息的人口分布的推导进行了说明，但是本发明还能够在使用了位置登记信息以外的位置信息（例如GPS位置信息或PRACH-PD坐标信息等）的人口分布的推导中应用。具体地讲，只要是能够得到包含表示用户的位置的位置信息、得到该位置信息的测位时刻信息以及用户ID的点数据的环境，则本发明能够以如下所述的方式应用。 [0161] 例如，在图15的信息分析装置600中，信息分析装置通信控制部601从外部接收包含表示用户位置的位置信息、得到该位置信息的测位时刻信息以及用户ID的点数据，提取部603从关于各用户的点数据中，提取测位时刻为对象时刻紧之前的点数据和测位时刻为对象时刻紧之后的点数据，并且，人口分布计算部604通过针对各用户对对象时刻紧之前的点数据所表示的位置与对象时刻紧之后的点数据所表示的位置之间进行增补，从而估计对象时刻的用户的位置，根据所估计的各用户的位置，通过在第1实施方式中叙述的扩展估算处理，能够计算对象时刻的以预定的计算对象区域为单位的人口分布。如上所述，将关于各用户的对象时刻紧之前的点数据和紧之后的点数据作为基础，计算对象时刻的以预定计算对象区域为单位的人口分布，从而能够简单且快速地收集与宏观的人口分布有关的精度高的数据。另外，作为预定计算对象区域，不限定于扇区，能够采用网格、城市街道、市区村镇等各种区域。 [0162] 此时，人口分布计算部604例如针对各用户，生成与在连接包含在对象时刻紧之前的点数据中的位置信息所表示的位置与包含在紧之后的点数据中的位置信息所表示的位置的线上、从紧之前的测位时刻起到紧之后的测位时刻为止移动时的预定时间间隔的通过点相当的多个点，也可以将与对象时刻对应的点估计为对象时刻的用户的位置，根据所估计的各用户的位置，通过在第1实施方式中叙述的扩展估算处理，计算对象时刻的以预定计算对象区域为单位的人口分布。 [0163] 另外，在生成与预定时间间隔的通过点相当的多个点时，人口分布计算部604也可以根据生成上述多个点的生成区域中的用户的移动特性（例如该生成区域中的用户的平均移动速度和平均滞留时间），确定在该生成区域内生成的点的间隔。另外，生成区域可以与上述的计算对象区域相同，也可以不同。 [0164] 另外，图15的信息分析装置600中的提取部603也可以根据在属性信息保存部607中保存的每个用户的属性信息，限定作为对象的用户，将该限定的用户作为对象来提取紧之前和紧之后的点数据。或者，图15的信息分析装置600中的人口分布计算部604也可以根据在属性信息保存部607中保存的每个用户的属性信息，限定作为对象的用户，将该限定的用户作为对象来计算对象时刻的以预定计算对象区域为单位的人口分布。 [0165] [第4实施方式] [0166] 以下的第4、第5实施方式相当于上述的第2实施方式的变形例，分别对与利用对象时刻紧之前·紧之后的位置登记信号的权重来求出人口分布的处理有关的其他实施方式进行说明。 [0167] 如以上所述，在例如移动设备100跨过请求位置登记时的单位区域、即位置登记区域而移动时，在通过移动设备100的电源接通等而进行将移动设备100登记到网络的归属处理时、在通过移动设备100的电源断开等而进行消除移动设备100的登记状态的解归属处理时，移动设备100按照每个周期性位置登记的一定周期（例如54分钟）等定时，生成求出向位置登记区域的位置登记的位置登记信号。因此，只要不是移动设备100处于由于电源断开或位于服务区外等而造成的不可通信状态，移动设备100至少按照每个上述周期性位置登记的一定周期（以下称为“周期t”）发送位置登记信号。着眼于该点，在第4、第5实施方式中，对于对象时刻紧之前·紧之后的位置登记信号中的、位置登记时刻（即，位置登记信号的生成时刻）与对象时刻之间的时间差比预先确定的基准值（例如此处为“周期t”）长的位置登记信号，将位置登记时刻与对象时刻之间的时间差视作异常值，使时间差被视作是异常值的位置登记信号（以下称为“时间差为异常值的位置登记信号”）的权重成为0。另外，作为上述“基准值”，除了采用周期性位置登记的周期（54分钟）以外，考虑到在通信中产生周期位置登记的情况，还可以采用比周期性位置登记的周期（54分钟）设定得长的时间，或者，也可以采用统计对象所有用户的平均位置登记间隔。以下作为一例，说明将基准值设为周期t的例子。 [0168] 在以下的第4实施方式中，对于位置登记时刻与对象时刻之间的时间差为上述基准值（周期t）以下的位置登记信号（以下，称为“时间差为正常值的位置登记信号”），使权重成为1，在第5实施方式中，对于时间差为正常值的位置登记信号，根据周期t与该时间差之差来计算权重（之后详细说明）。 [0169] 首先，对第4实施方式进行说明。在第4实施方式中，对于图1的通信系统10的系统结构、以及图2的通信系统10的功能框结构，与第1实施方式相同，因此省略重复的说明。虽然通过人口分布计算部604执行的处理的流程与在第2实施方式中说明的图8、图9的处理的流程相同，但是图9的步骤S202C中的权重计算处理与第2实施方式不同，因此关于第4实施方式的权重计算处理，以下参照图22、图23进行说明。另外，虽然图22示出了权重计算处理的流程图的一例，但是权重计算处理的流程不限定于图22所示的流程。 [0170] 如图22所示，人口分布计算部604判断在图9的步骤S202B中计算的“紧之前的位置登记时刻与对象时刻之间的第1时间差m”和“紧之后的位置登记时刻与对象时刻之间的第2时间差n”中的至少一方是否比周期t长（图22的步骤S301）。此处，如果第1时间差m、第2时间差n都小于等于周期t，则能够判断为紧之前·紧之后的位置登记信号都是时间差为正常值的位置登记信号，因此人口分布计算部604与第2实施方式同样，计算第2时间差n除以第1时间差m与第2时间差n之和而得到的值，作为紧之前的位置登记信号的权重，计算第1时间差m除以第1时间差m与第2时间差n之和而得到的值，作为紧之后的位置登记信号的权重（步骤S302）。 [0171] 另一方面，在步骤S301中在第1时间差m和第2时间差n中的至少一方比周期t长时，使与比周期t长的时间差对应的位置登记信号的权重成为0（步骤S303）。 [0172] 接着，判断第1时间差m、第2时间差n是否都比周期t长（步骤S304），如果第1时间差m、第2时间差n都比周期t长，则结束图22的处理。此时，通过步骤S303的处理，使紧之前·紧之后的位置登记信号的权重都成为0。 [0173] 另一方面，如果在步骤S304中一方的时间差小于等于周期t，则使与小于等于周期t的时间差对应的位置登记信号（即，时间差为正常值的位置登记信号）的权重成为1（步骤S305A）。 [0174] 通过如上所述的图22的处理，对紧之前·紧之后的位置登记信号分别设定权重。 [0175] 此处，使用图23说明具体例。如图23所示，作为与用户α有关的位置登记信号，假设了对于对象时刻（14：00）提取了紧之前的位置登记信号（位置登记时刻：13：30，在服务区扇区：区域A）和紧之后的位置登记信号（位置登记时刻：15：00，在服务区扇区：区域B）的情况。使周期性位置登记的周期t为54分钟。 [0176] 在该情况中，由于紧之前的位置登记时刻与对象时刻之间的第1时间差m为30分钟，紧之后的位置登记时刻与对象时刻之间的第2时间差n为60分钟，第2时间差n比周期t（54分钟）长，因此对于紧之后的位置登记信号的权重成为0。另一方面，由于第1时间差m在周期t（54分钟）以下，因此对于紧之前的位置登记信号的权重成为1。因此，得到如下所述的计算结果：用户α在对象时刻14：00，在紧之前的位置登记信号涉及的在服务区扇区、即区域A中以1人的权重来存在。 [0177] 通过以上的第4实施方式，对于对象时刻的紧之前·紧之后的位置登记信号中的、位置登记时刻与对象时刻之间的时间差比周期性位置登记的周期t长的位置登记信号，视作是时间差为异常值的位置登记信号，使权重成为0，因此在将时间差为异常值的位置登记信号除外的基础上，能够进行精度更好的权重计算处理。 [0178] [第5实施方式] [0179] 虽然第5实施方式也是与第2实施方式中的图9的步骤S202C（权重计算处理）的其他实施方式，但是在第5实施方式中，对于位置登记时刻与对象时刻之间的时间差在预先设定的基准值（此处与第4实施方式同样成为“周期t”）以下的位置登记信号（即，时间差为正常值的位置登记信号），根据周期t与上述时间差之差来计算权重。 [0180] 在第5实施方式中，对于图1的通信系统10的系统结构、以及图2的通信系统10的功能框结构，与第1实施方式相同，因此省略重复的说明。虽然通过人口分布计算部604执行的处理的流程与在第2实施方式中说明的图8、图9的处理的流程相同，但是图9的步骤S202C中的权重计算处理与第2实施方式不同，因此关于第5实施方式的权重计算处理，以下参照图23、图24进行说明。另外，虽然图24示出了权重计算处理的流程图的一例，但是权重计算处理的流程不限定于图24所示的流程。 [0181] 如图24所示，人口分布计算部604判断在图9的步骤S202B中计算的“紧之前的位置登记时刻与对象时刻之间的第1时间差m”和“紧之后的位置登记时刻与对象时刻之间的第2时间差n”中的至少一方是否比周期t长（图24的步骤S301）。此处，如果第1时间差m、第2时间差n都在周期t以下，则能够判断为紧之前·紧之后的位置登记信号都是时间差为正常值的位置登记信号，因此人口分布计算部604与第2实施方式同样，将通过将第2时间差n除以第1时间差m与第2时间差n之和而得到的值计算为紧之前的位置登记信号的权重，将通过将第1时间差m除以第1时间差m与第2时间差n之和而得到的值，计算为紧之后的位置登记信号的权重（步骤S302）。 [0182] 另一方面，在步骤S301中在第1时间差m和第2时间差n中的至少一方比周期t长时，使与比周期t长的时间差对应的位置登记信号的权重成为0（步骤S303）。 [0183] 接着，判断第1时间差m、第2时间差n是否都比周期t长（步骤S304），如果第1时间差m、第2时间差n都比周期t长，则结束图24的处理。此时，通过步骤S303的处理，使紧之前·紧之后的位置登记信号的权重都成为0。 [0184] 另一方面，如果在步骤S304中一方的时间差在周期t以下，则对于与周期t以下的时间差对应的位置登记信号（即，时间差为正常值的位置登记信号）的权重，如以下那样，根据周期t与该时间差之差来计算（步骤S305B）。此处，例如使用以下的式（1），根据周期t与该时间差之差来计算权重。 [0185] 权重=（周期t-该时间差）/周期t （1） [0186] 通过如上所述的图24的处理，对紧之前·紧之后的位置登记信号分别设定权重。 [0187] 此处，使用图23说明具体例。如图23所示，作为与用户α有关的位置登记信号，假设了对于对象时刻（14：00）提取了紧之前的位置登记信号（位置登记时刻：13：30，在服务区扇区：区域A）和紧之后的位置登记信号（位置登记时刻：15：00，在服务区扇区：区域B）的情况。使周期性位置登记的周期t为54分钟。 [0188] 在该情况中，由于紧之前的位置登记时刻与对象时刻之间的第1时间差m为30分钟，紧之后的位置登记时刻与对象时刻之间的第2时间差n为60分钟，第2时间差n比周期t（54分钟）长，因此关于紧之后的位置登记信号的权重成为0。 [0189] 另一方面，由于第1时间差m为周期t（54分钟）以下，因此关于紧之前的位置登记信号的权重，通过上述的式（1）而成为（54-30）/54=24/54。因此，得到如下所述的计算结果：用户α在对象时刻14：00，在紧之前的位置登记信号涉及的在服务区扇区、即区域A中以“24/54”人的权重来存在。 [0190] 此处，使用图23的例子，说明如上所述计算权重的观点。例如如图23所示，对象时刻的紧之后的位置登记信号被视作是时间差为异常值的位置登记信号，当假设仅根据紧之前的区域A中的位置登记信号来计算权重的情况时，本来应该在该区域A中的位置登记信号的生成时间（13：30）的54分钟之后生成周期性位置登记的位置登记信号。但是，当在54分钟之后没有生成周期性位置登记的位置登记信号时，能够在54分钟之后的时刻（14： 24）认为移动设备的电源断开或位于服务区外。 [0191] 此时，移动设备的电源断开或位于服务区外的时刻是从上述区域A中的位置登记信号的生成时（13：30）到54分钟之间的时间段（即，13：30～14：24）中的任意一个时刻。此处，当移动设备的电源断开或位于服务区外的事件发生的概率在时间序列上是一样时，例如，在上述时间段（13：30～14：24）的中途、即对象时刻14：00中，以“对象时刻与区域A中的位置登记信号的生成时刻之间的时间差（30分钟）/54分钟”的概率发生移动设备的电源断开或位于服务区外的事件，另一方面，移动设备以“（54-30）/54=24/54”的概率存在于区域A。 [0192] 因此，根据如上所述的观点，在上述的例子中，在对象时刻14：00，用户α在区域A中以“24/54”人的权重来存在。换言之，在对象时刻14：00，关于用户α，“30/54”人被视为“移动设备的电源断开或位于服务区外”。 [0193] 通过以上的第5实施方式，在将位置登记时刻与对象时刻之间的时间差比周期性位置登记的周期t长的位置登记信号（即，时间差为异常值的位置登记信号）除外的基础上，能够进行更高精度的权重计算处理。而且，关于时间差为正常值的位置登记信号，通过根据周期t（54分钟）与“对象时刻～信号生成时刻的时间差”之差来计算权重，从而能够更高精度地求出时间差为正常值的位置登记信号的权重。 [0194] [第6实施方式] [0195] 以下的第6实施方式相当于上述的第2实施方式的变形例，对如下所述的处理进行了说明：对根据位置登记信号中的、除去由于跨越LA引起的位置登记信号之前的位置登记信号求出的权重和根据除去了由于跨越LA引起的位置登记信号之后的位置登记信号求出的权重进行比例分割，根据比例分割后的权重求出人口分布。也就是说，在面对LA边界的扇区中，与不面对LA边界的扇区相比，由于生成由于跨越LA引起的位置登记信号的概率相对地高，因此应抑制由如上所述的扇区之间的不均衡引起的人口分布计算的精度降低，如上所述对根据除去由于跨越LA引起的位置登记信号之前的位置登记信号求出的权重和根据除去了由于跨越LA引起的位置登记信号之后的位置登记信号求出的权重进行比例分割。 [0196] 在第6实施方式中，对于图1的通信系统10的系统结构、以及图2的通信系统10的功能框结构，与第1实施方式相同，因此省略重复的说明。虽然通过人口分布计算部604执行的处理的流程与在第2实施方式中说明的图8的处理的流程相同，但是图9的步骤S202的权重计算处理和步骤S203的权重统计处理与第2实施方式不同，因此关于这些处理，以下参照图25、图26进行说明。 [0197] 提取部603在从对象时刻输入部606接受了对象时刻信息之后，如图25所示，对各用户，从除去由于跨越LA引起的位置登记信号之前的位置登记信号中，提取对象时刻紧之前的位置登记信号（以下称为“紧之前的除去前位置登记信号”）和紧之后的位置登记信号（以下称为“紧之后的除去前位置登记信号”），并且从除去了由于跨越LA引起的位置登记信号之后的位置登记信号中，提取对象时刻紧之前的位置登记信号（以下称为“紧之前的除去后位置登记信号”）和紧之后的位置登记信号（以下称为“紧之后的除去后位置登记信号”）（图25的步骤S401）。 [0198] 另外，在位置登记信号中，包含有与生成该信号的要因（由跨越LA、移动设备100的电源接通等引起的归属处理的执行，由移动设备100的电源断开等引起的解归属处理的执行，周期性位置登记等）对应的信息（例如识别标志），提取部603例如针对某个位置登记信号是否为由跨越LA而引起的位置登记信号，通过包含在该位置登记信号中的识别标志来判别，从而能够除去由跨越LA而引起的位置登记信号。 [0199] 将针对所提取的各用户的4个位置登记信号交付给人口分布计算部604，人口分布计算部604对于各用户，计算紧之前的除去前位置登记信号的位置登记时刻与对象时刻之间的第1时间差m、紧之后的除去前位置登记信号的位置登记时刻与对象时刻之间的第2时间差n、紧之前的除去后位置登记信号的位置登记时刻与对象时刻之间的第3时间差q以及紧之后的除去后位置登记信号的位置登记时刻与对象时刻之间的第4时间差r（步骤S402）。 [0200] 对于各用户，按照与第2实施方式同样的步骤，根据上述的第1～第4时间差，计算紧之前的除去前位置登记信号的权重w1、紧之后的除去前位置登记信号的权重w2、紧之前的除去后位置登记信号的权重w3以及紧之后的除去后位置登记信号的权重w4（步骤S403）。例如，能够通过以下的式（2）～（5）来计算各权重w1～w4。 [0201] 紧之前的除去前位置登记信号的权重w1=n/（m+n） （2） [0202] 紧之后的除去前位置登记信号的权重w2=m/（m+n） （3） [0203] 紧之前的除去后位置登记信号的权重w3=r/（q+r） （4） [0204] 紧之后的除去后位置登记信号的权重w4=q/（q+r） （5） [0205] 并且，人口分布计算部604根据预先确定的比例分割参数p，对于各用户，对紧之前和紧之后的除去前位置登记信号的权重、与紧之前和紧之后的除去后位置登记信号的权重进行比例分割（步骤S404）。关于此处的比例分割参数p和比例分割，之后使用图26进行说明。 [0206] 而且，人口分布计算部604按照每个扇区ID统计对于统计对象所有用户的、比例分割后的紧之前和紧之后的除去前位置登记信号的权重以及比例分割后的紧之前和紧之后的除去后位置登记信号的权重（步骤S405）。 [0207] 以下，使用图26说明具体例。如在图26中例示，在作为对象时刻14：00的前后的位置登记信号，存在由在区域A中在13：20生成的周期位置登记引起的位置登记信号、在区域B中在13：30生成的由跨越LA而引起的位置登记信号以及由在区域C中在14：30生成的周期位置登记引起的位置登记信号的情况中，紧之前的除去前位置登记信号为在区域A中在13：20生成的位置登记信号，紧之前的除去后位置登记信号为在区域B中在13：30生成的位置登记信号。另一方面，紧之后的除去前位置登记信号、紧之后的除去后位置登记信号都为在区域C中在14：30生成的位置登记信号。此时，由于上述的第1时间差m=30分钟、第2时间差n=30分钟、第3时间差q=40分钟、第4时间差r=30分钟，因此各权重w1～w4如以下所示计算。 [0208] 紧之前的除去前位置登记信号的权重w1=30/（30+30）=1/2 [0209] 紧之后的除去前位置登记信号的权重w2=30/（30+30）=1/2 [0210] 紧之前的除去后位置登记信号的权重w3=30/（40+30）=3/7 [0211] 紧之后的除去后位置登记信号的权重w4=40/（40+30）=4/7 [0212] 此处，当将根据除去由跨越LA而引起的位置登记信号之前的位置登记信号求出的权重（紧之前和紧之后的除去前位置登记信号的权重）w1、w2的集合设为x，将根据除去了由跨越LA而引起的位置登记信号之后的位置登记信号求出的权重（紧之前和紧之后的除去后位置登记信号的权重）w3、w4的集合设为y时，为了求出用户α的对象时刻14：00的位置，通过将上述x、y和比例分割参数p（0 [0213] px+（1-p）y （6） [0214] 比例分割参数p是用于通过对紧之前和紧之后的除去前位置登记信号的权重与紧之前和紧之后的除去后位置登记信号的权重进行比例分割来优化人口分布计算的参数，该值是例如根据用户的移动速度、和LA边界中的由跨越LA而引起的位置登记与周期性位置登记的产生比率等预先确定的。 [0215] 例如，在比例分割参数p=0.5时，如图26的最下段所示，每0.5对w1、w2的集合x和权重w3、w4的集合y进行比例分割。在比例分割之后，在区域B中生成的紧之前的除去前位置登记信号的权重成为1/4，在区域C中生成的紧之后的除去前位置登记信号的权重成为1/4，在区域A中生成的紧之前的除去后位置登记信号的权重成为3/14，在区域C中生成的紧之后的除去后位置登记信号的权重成为2/7。并且，按照每个扇区ID统计上述比例分割之后的各权重。在上述的例子中，作为与用户α的对象时刻14：00的位置有关的权重，对于区域A求出为3/14，对于区域B求出为1/4，对于区域C求出为15/28（即，1/4与2/7的和）。 [0216] 如以上的第6实施方式所示，通过对根据除去由跨越LA而引起的位置登记信号之前的位置登记信号求出的权重和根据除去了由跨越LA而引起的位置登记信号之后的位置登记信号求出的权重进行比例分割，从而能够抑制生成由跨越LA而引起的位置登记信号的概率在扇区之间（例如面对LA边界的扇区与不面对的扇区之间）不同这一的由扇区之间的不均衡引起的人口分布计算的精度降低。 [0217] 另外，上述的第4或第5实施方式的权重计算处理能够应用在上述第6实施方式中。即，对于图25的步骤S403的权重计算处理，能够应用第4或第5实施方式的权重计算处理。此时，在将位置登记时刻与对象时刻之间的时间差比周期性位置登记的周期t长的位置登记信号（即，时间差为异常值的位置登记信号）除外的基础上，能够执行适当的权重计算处理，并且能够抑制由如上所述的扇区之间的不均衡引起的人口分布计算的精度降低。 [0218] （关于区域转换处理） [0219] 另外，通过上述的第1～第6实施方式，虽然能够得到对象时刻的以扇区为单位的人口分布，但是也可以如下所述将作为统计单位的以扇区为单位的人口分布转换为与统计单位不同的每个输出单位（此处作为一例为网格）的估算值。关于以下的转换处理，虽然可以通过人口分布计算部604来执行，但也可以通过输出部605来执行，但是在以下，对通过输出部605来执行的例子进行叙述。 [0220] 在以下，按照顺序说明（1）存在利用单一频带的室外站的通信区域的环境中的处理，（2）利用室内站的通信区域和电波到达范围不同的频带的多个室外站的通信区域中的两个以上在地理上重复存在的环境中的处理。 [0221] 首先，对（1）存在利用单一频带的室外站的通信区域的环境中的处理进行说明。输出部605将根据预先存储的区域边界信息再现的区域图（参照图27（a））与根据预定的分区规则再现的二维的网格合成（参照图27（b）），得到如图27（c）所示的合成图。接着，输出部605在上述合成图中利用网格边界来分割各区域。例如，如图28所示，图27（a）的区域A通过网格边界而被分割为4个分割区域A-1、A-2、A-3、A-4。并且，输出部605计算各分割区域的面积，计算各分割区域的面积比。例如如图28所示，当作为分割区域A-1、A-2、2 2 2 2 A-3、A-4的面积，分别计算为10m、50m、100m、40m 时，作为分割区域A-1、A-2、A-3、A-4的面积比（例如百分率），计算为5%、25%、50%、20%。 [0222] 另外，输出部605计算各分割区域的面积比不是必须的。例如，也可以构成为：预先求出各分割区域的面积比，输出部605构成为将各分割区域的面积比的信息形成为信息分析装置600内的未图示的表或能够从外部参照。 [0223] 接着，输出部605计算各分割区域的人口。例如当图27（a）的区域A的人口为800人时，如图27所示，作为分割区域A-2的人口，计算为200人（即，800人×25%）。同样地，当区域B、C的人口分别为500人、750人时，作为区域B中的面积比80%的分割区域B-1的人口，计算为400人（即，500人×80%），作为区域C中的面积比80%的分割区域C-4的人口，计算为600人（即，750人×80%）。 [0224] 而且，输出部605通过计算包含在一个网格中的多个分割区域的人口的总和，从而计算该网格的人口。在图29的例子中，计算包含在一个网格中的分割区域A-2、B-1、C-4的人口的总和1200人（即，200人+400人+600人），将该1200人作为该网格的人口。 [0225] 如上所述，在存在利用单一频带的室外站的通信区域的环境中，能够将每个统计单位的人口转换为每个输出单位的人口。 [0226] 接着，对（2）利用室内站的通信区域和电波到达范围不同的频带的多个室外站的通信区域中的两个以上在地理上重复存在的环境中的处理进行说明。如图30所示，在利用室内站的通信区域和电波到达范围不同的频带（室外2GHz/1.7GHz和室外800MHz）的多个室外站的通信区域在地理上重复存在的环境中，输出部605对于各个通信区域，进行上述（1）存在利用单一频带的室外站的通信区域的环境中的处理，从而求出与各个通信区域有关的每个输出单位（网格）的人口，最后通过按照每个输出单位将与各通信区域有关的人口合计，从而得到每个输出单位的人口。 [0227] 在图30的例子中，输出部605首先对于利用室外2GHz/1.7GHz的室外站的通信区域、利用室外800MHz的室外站的通信区域、室内站的通信区域，分别进行上述（1）存在利用单一频带的室外站的通信区域的环境中的处理。例如，在利用室外2GHz/1.7GHz的室外站的通信区域中，当输出单位Q与区域A重叠的分割区域相对于区域A全体的面积比为40%时，通过对区域A的估算人口100人上乘上面积比0.4，从而能够得到输出单位Q与区域A重叠的分割区域的估算人口40人。同样地，能够得到对于输出单位Q与区域B重叠的分割区域的估算人口3人（区域B的估算人口30人×面积比0.1）、以及输出单位Q与区域C重叠的分割区域的估算人口5人（区域C的估算人口100人×面积比0.05）。对于利用室外800MHz的室外站的通信区域也同样，能够得到输出单位Q与区域D重叠的分割区域的估算人口3人（区域D的估算人口10人×面积比0.3）、以及输出单位Q与区域F重叠的分割区域的估算人口9人（区域F的估算人口30人×面积比0.3）。另一方面，对于室内站，作为各个室内站的电波到达范围的区域非常小，在图30的例子中，由于一个室内站的区域L的全体与输出单位Q重叠，因此能够认为是100%的面积比。因此，通过对区域L的估算人口 10人乘以面积比1.0，从而得到输出单位Q与区域L重叠的区域（该例子中为区域L全体）的估算人口10人。 [0228] 最后，输出部605通过对如上所述得到的、输出单位Q与各区域重叠的区域的估算人口进行合计，从而得到输出单位Q的估算人口70人。如上所述，能够从每个统计单位的人口向输出单位Q的估算人口转换。虽然图30示出向一个输出单位Q的估算人口的转换，但是关于其他输出单位也执行相同的处理，从而能够进行向作为对象的所有输出单位的估算人口的转换。 [0229] 由此，在利用室内站的通信区域和电波到达范围不同的频带的多个室外站的通信区域中的两个以上在地理上重复存在的环境中，能够将每个统计单位的人口转换为每个输出单位的人口。 [0230] 另外，上述的区域转换处理不仅可以在将以扇区为单位的人口转换为与扇区单位不同的单位（例如网格单位）的人口时执行，也可以在第1实施方式中叙述的扩展估算处理（将终端数量转换为人口的处理）之前执行。也就是说，通过上述的区域转换处理将以扇区为单位的终端数量转换为与扇区单位不同的单位（例如网格单位）的终端数量，之后，也可以通过扩展估算处理将转换后的单位（例如网格单位）的终端数量转换为人口，从而求出转换后的单位（例如网格单位）的人口分布。 [0231] 在第1～第6实施方式中的人口分布计算中，能够按照每个用户属性、每个时间段、每个场所来设定人口分布计算的条件和区分。例如，通过将在人口分布计算中使用的位置数据（例如位置登记信号），收窄到具有特定属性的用户的位置数据（例如位置登记信号），从而能够按照每个用户属性来设定人口分布计算的条件。另外，通过将对象时刻收窄到特定时间段的范围内，从而能够设定时间段的条件。此时，对象时刻也可以设定为基于预定周期的多个日（例如平日（星期一～星期五））中的特定时刻。而且，通过上述的区域转换处理，将以扇区为单位的人口（或终端数量）转换为与扇区单位不同的单位（例如网格单位）的人口（或终端数量），从而能够自由地设定人口分布计算中的区域区分。 [0232] [第7实施方式] [0233] 图13是第7实施方式的通信系统10a的系统结构图。如图13所示，该通信系统10a是在应用到作为新通信方式的LTE（Long Term Evolution）中时的系统结构，构成为包括移动设备100、eNB（Evolution Node B）250、交换机400以及管理中心500。另外，该管理中心500由社会传感单元501、数据挖掘单元502、移动人口统计单元503以及可视化解决方案单元504构成。另外，eNB250包含BTS200和RNC300双方的功能。 [0234] 该第7实施方式提供在LTE中应用时的系统结构，其具体的处理内容与上述的第1～第6实施方式相同，因此省略其详细说明。另外，在第1～第6实施方式中，虽然其协议为RANAP（Radio Access Network Application Part），但是在第7实施方式中，使用在LTE中使用的S1AP（S1Applicationprotocol），关于初始UE消息，在S1AP中也使用相同信号。 [0235] 另外，在第1～第7实施方式中，虽然将第三代便携电话（3G）系统作为前提来进行了说明，但是也能够在GSM（Global System for Mobile Communications）中应用。 [0236] 标号说明： [0237] 10、10a…通信系统，100…移动设备，200…BTS，250…eNB，300…RNC，302…RNC通信控制部，303…位置登记信号接收部，304…信号数量计测部，400…交换机，401…交换机通信控制部，402…转换部，403…存储部，404…位置登记信号处理部，500…管理中心，501…社会传感单元，502…数据挖掘单元，503…移动人口统计单元，504…可视化解决方案单元，600…信息分析装置，601…信息分析装置通信控制部，602…保存部，603…提取部， 604…人口分布计算部，605…输出部，606…对象时刻输入部，607…属性信息保存部。 |
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