WO2010098268A1 - 演算資源割当装置、演算資源割当システム、それらの演算資源割当方法及びプログラム - Google Patents
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- B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
Definitions
- the present invention relates to a computing resource assignment device, a computing resource assignment system, a computing resource assignment method, and a program for performing sensing data analysis processing according to the assigned computing resource amount.
- Patent Document 1 discloses a technique for determining a current situation from a plurality of sensors and performing resource allocation with reference to a table in which priority is associated with the determined situation. JP 2007-237913 A
- an object of the present invention is to provide a computational resource allocation device that performs computational resource allocation that can cope with changing behavior patterns.
- the computing resource allocation device analyzes an input value from a sensor and associates an external environment recognition unit that identifies the current environment with a sensor that is necessary to identify the environment.
- Storage means for storing the table, transition frequency calculation means for calculating the transition frequency at which the environment transitions to another environment, and allocation of computing resources used for analysis with reference to the table and transition frequency from the current environment
- Computing resource allocating means for performing calculation of an amount and allocating computing resources for analysis.
- the computing resource allocation system is a computing resource allocation system comprising a plurality of sensors and a computing resource allocation device that analyzes an input value from the sensor, wherein the sensor uses the detected input value as a computing resource.
- the computational resource allocation device analyzes the input value from the sensor and corresponds to the external environment recognition means for identifying the current environment and the sensor necessary for identifying the environment
- the storage means for storing the attached table, the transition frequency calculating means for calculating the transition frequency at which the environment transitions to another environment, the table and the transition frequency from the current environment are referred to, and the calculation resource used for the analysis
- Computational resource allocating means for computing an allocation amount and allocating computational resources for analysis is provided.
- the computing resource allocation method of the computing resource allocation device according to the present invention analyzes the input value from the sensor and identifies the external environment recognition step for identifying the current environment, and the transition frequency at which the environment transitions to another environment.
- the computing resource allocation method of the computing resource allocation system includes a transmission step of sending input values detected by a plurality of sensors to the computing resource allocation device, and analyzes input values from the sensor by the computing resource allocation device.
- the external environment recognition step that identifies the current environment, the transition frequency computation step that computes the transition frequency at which the environment transitions to another environment, and the sensors necessary to identify the environment from the current environment are associated with each other
- the program according to the present invention analyzes an input value from the sensor, specifies an external environment recognition process that identifies the current environment, a transition frequency calculation process that calculates a transition frequency at which the environment transitions to another environment, Calculation resource allocation processing that calculates the allocation amount of calculation resources used for analysis by referring to a table that associates sensors necessary to identify the environment from the current environment and the transition frequency, and allocates calculation resources for analysis And making the computer execute.
- the program according to the present invention identifies a current environment by analyzing a transmission process for sending input values detected by a plurality of sensors to the computing resource allocation device and an input value from the sensor by the computing resource allocation device.
- transition frequency calculation processing that calculates the transition frequency at which the environment transitions to another environment, and a table that associates the sensors required to identify the environment from the current environment and the transition frequency Then, a calculation resource allocation process used for analysis is performed, and a calculation resource allocation process for allocating calculation resources for analysis is executed by a computer.
- FIG. 1 is a configuration diagram of a computing resource allocation system according to an embodiment of the present invention.
- This computing resource allocation system includes the computing resource allocation apparatus 100 and a plurality of sensors 111, 112,.
- Each of the sensors 111, 112,... Is configured by, for example, a camera or a microphone, and detects the surrounding visual field or sound and outputs it as sensing data to the analysis units 121, 122,.
- the computing resource allocation device 100 includes analysis units 121, 122,..., An external environment recognition unit 131, a computing resource allocation unit 141, and a storage unit 151.
- Each analysis unit 121, 122,... Analyzes sensing data from each sensor 111, 112,...
- the analysis processing in the analysis unit 121 is face recognition or action recognition using a camera
- the analysis processing in the analysis unit 122 is voice recognition using a microphone.
- the external environment recognition unit 131 recognizes the external environment based on the analysis information obtained from each analysis unit 121, 122,. For example, the external environment recognizing unit 131 determines which user is doing what and where based on the identification of interest users by face recognition and action recognition, the grasp of user usage status, and the identification of the usage location by voice recognition, etc. recognize.
- the computing resource allocation unit 141 allocates computing resources to the analysis units 121, 122,... According to the external environment recognized by the external environment recognition unit 131.
- the computation resource allocation unit 141 performs processing such as reducing the computation resource allocation amount of the sensor that is determined not to be used in a certain external environment.
- This computing resource allocation amount may be determined in advance for the corresponding external environment in the initial state or the like.
- the computing resource allocation unit 141 includes a transition frequency computing unit 142, and obtains the transition frequency of the external environment based on the result obtained from the external environment recognition unit 131.
- the calculation of the transition frequency in the transition frequency calculation unit 142 is, for example, based on statistical data created such as a histogram indicating which external environment changes from a specific external environment when the recognized external environment changes. In addition, the frequency of transition from a specific external environment to another external environment may be calculated.
- the computing resource allocation unit 141 refers to the transition frequency calculated by the transition frequency computing unit 142 and the table of sensors used for the external environment stored in the storage unit 151, determines the importance of each sensor, Arithmetic resource allocation is performed for each analysis unit 121, 122,. In other words, the computing resource allocation unit 141 determines the importance of necessary sensors in consideration of the current environment and the environment that will transition, and performs computing resource allocation in accordance with it. For example, a sensor for recognizing an external environment that frequently changes with respect to a certain external environment is important, and the computation resource assignment unit 141 assigns more computation resources to an analysis unit that analyzes sensing data from the sensor. .
- the initial state of importance is given to the computing resource assignment unit 141 in advance, and the assignment of computing resources can be optimized according to the user by adjusting the importance based on the transition frequency from that state.
- the relationship between the transition frequency and the importance, and the relationship between the adjustment amount of the calculation resource allocation based on the importance are given to the calculation resource allocation unit 141 in advance.
- sensors necessary for recognizing each external environment are stored in association with the external environment. For example, when considering a transition from the inside, the external environment recognition unit 131 uses a temperature sensor, a camera, and a microphone to determine the difference from the outside. Therefore, the microphone is unnecessary from the environmental judgment material. Therefore, when considering the transition when in the vehicle, the necessary sensors are a temperature sensor and a camera.
- the storage unit 151 stores data for use in the transition frequency calculation by the transition frequency calculation unit 142.
- the stored data is, for example, a transition history from a certain external environment to a certain external environment.
- the transition history may be stored separately for each usage situation such as a user and weather.
- the transition frequency calculation unit 142 determines the recognized external environment and usage status, performs a calculation by referring to the transition history in each usage status, and thereby makes a transition for allocation of calculation resources according to each usage status. It is possible to calculate the frequency.
- each functional unit shown in FIG. 1 is a predetermined functional unit realized by either a software program or hardware when the computing resource allocation device 100 according to the present embodiment is realized. Therefore, part or all of these processing units may be realized as software or hardware.
- the software program is executed on a computer apparatus 1000 including a processor 1011, a main memory 1021, and an interface 1031, as shown in FIG.
- the software program is stored in a readable / writable main memory (storage medium) 1021.
- the processor 1011 reads the software program from the main memory 1021 and executes it. In such a case, a part or all of each processing unit shown in FIG. 1 is configured by the code of the software program or a storage medium.
- FIG. 3 represents the processing procedure of the software program executed by the processor 1011 in the computer 1000 shown in FIG. Therefore, each functional unit shown in FIG. 1 is described as a software program executed by the processor 1011.
- the processor 1011 analyzes the sensing data based on the determined computing resource allocation (step S12).
- the calculation resource allocation is determined in step S15, and a predetermined initial value is used when the program is started.
- the analysis processing of each sensing data is executed in a time division manner when there is one arithmetic core of the processor 1011, and in parallel in a case where there are a plurality of arithmetic cores.
- the processor 1011 identifies the external environment based on the analysis result of each sensing data (step S13).
- the external environment specifying process is performed at a constant cycle or at the end of a certain sensing data analysis process.
- the external environment recognition process specifies using the sensing data analysis result available at the present time.
- the external environment recognition processing is executed in a time-sharing manner when the processor 1011 has one arithmetic core, and is executed in parallel with different arithmetic cores when there are a plurality of arithmetic cores.
- the processor 1011 calculates the transition frequency of each external environment based on the identified external environment (step S14). The transition frequency may be calculated when it is determined that the external environment has changed. Further, the processor 1011 may be configured to calculate a transition frequency when transitioning to another external environment after a predetermined time has elapsed.
- the processor 1011 determines the calculation resource allocation amount for the analysis processing of each sensing data based on the transition frequency (step S15). For example, the processor 1011 holds in advance the relationship between the transition frequency and the importance of each sensor, as well as the relationship between the importance and the adjustment amount of the calculation resource allocation, and uses the calculation resource allocation of the initial value as the adjustment amount of the calculation resource allocation. Adjust based on. As described above, the processor 1011 automatically adjusts the calculation resource allocation to be allocated to the analysis of each sensing data according to the importance of each sensor obtained from the transition frequency of the external environment, so that the calculation resource allocation according to the user is automatically performed. Optimized. Note that it is possible to contribute to energy saving by disabling, for example, by turning off the power of a sensor linked to the analysis of sensing data having a calculation resource allocation amount of zero.
- This embodiment includes two sensors, a camera and a microphone, as the sensor.
- the external environment recognition unit 131 determines the distinction between walking, running, and vehicle (bus or train) boarding by recognizing image data from the camera, and the distinction between the bus and the train recognizes the difference in audio data from the microphone. Judgment by (See Table 1) That is, in this embodiment, in the system for recognizing four states of walking, running, bus ride, and train ride using two sensors of the camera and microphone, each of the camera and microphone by the computing resource allocation unit 141 is recognized.
- the computing resource allocation apparatus 100 performs allocation of computing resources to the analysis units 121 and 122.
- FIG. 4 shows all possible state transitions of the four states.
- the computing resource allocating unit 141 does not take the bus from the running state, does not run from the bus, from the bus to the train, or from the train to the bus based on the transition frequency calculated from the action history of a certain user. It is assumed that it is possible to judge that there is no transfer. That is, the transition frequency from the driving state to the bus boarding state, from the bus boarding state to the driving state, from the bus boarding state to the train boarding state, and from the train boarding state to the bus boarding state is 0 (see FIG. 5).
- the other frequency is the same (frequency X), but in practice, the transition frequency from running to walking is 70%, the transition frequency from running to train ride is 30%, etc. Transition frequencies are often different.
- the external environment recognizing unit 131 needs to analyze microphone sensing data for discriminating between buses and trains only in a walking state, and in other states, the other state is simply an analysis of camera sensing data. You can recognize if it has transitioned. In the transition from the running state, the transition is made to the train ride, but since there is no transition to the bus ride, the external environment recognition unit 131 does not need the microphone sensing data for distinguishing these.
- the calculation resource allocation unit 141 can optimize the calculation resource allocation according to the user by allocating calculation resources to the analysis units 121 and 122 based on such transition frequency. For example, in the walking state, the computation resource allocation unit 141 allocates computation resources by 50% for analysis of the sensing data of the camera and microphone. In other states, the computing resource allocation unit 141 allocates 100% computing resources to the analysis of camera sensing data (see Table 2). In addition, although it demonstrated by the same transition frequency X even if it changes to any state here, the transition frequency from a walk to driving
- the computing resource allocation unit 141 sets the computing resource allocation amount to the camera analysis unit 121 to 80% and the computing resource allocation amount to the microphone analysis unit 122 to 20%. By doing so, unnecessary calculations can be suppressed as much as possible.
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Abstract
本発明は、変化する行動パターンに対応可能な演算資源割当を行う演算資源割当装置を提供する。 センサからの入力値を解析して、現在の環境を特定する外部環境認識手段と、環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルを格納する記憶手段と、環境が他の環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算手段と、現在の環境からテーブルと遷移頻度とを参照して、解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、解析に対する演算資源を割り当てる演算資源割当手段と、を備える。
Description
本発明は、割り当てられた演算資源量に応じてセンシングデータ解析処理を行う演算資源割当装置、演算資源割当システム、それらの演算資源割当方法及びプログラムに関する。
カーナビや携帯電話などの組込み機器において、近年では多機能化や処理性能向上などの性能向上が進んでいる。またユーザの嗜好や行動が複雑になり、これらの組込み機器に対するユーザ要求が多様化してきている。
このため、組込み機器をユーザの利用状況等（外部環境）に応じて制御することで、使用場面によるユーザの要求に答えることができ、利便性を向上させることができる。なお、外部環境は、カメラやマイクなどの複数の外部センサからの入力情報を解析することで把握することができる。
しかし、組込み機器は演算資源に制限があるために、各センシングデータ解析処理に十分な演算資源を割り当てることができない。そこで、センシングデータ解析処理に割り当てる演算資源を適切に割り当てる必要がある。
このような技術として、例えば特許文献１では、複数のセンサから現在の状況を判断し、判断した状況に優先度を対応付けたテーブルを参照して資源割り当てを行う技術について開示されている。
特開２００７−２３７９１３号公報
このため、組込み機器をユーザの利用状況等（外部環境）に応じて制御することで、使用場面によるユーザの要求に答えることができ、利便性を向上させることができる。なお、外部環境は、カメラやマイクなどの複数の外部センサからの入力情報を解析することで把握することができる。
しかし、組込み機器は演算資源に制限があるために、各センシングデータ解析処理に十分な演算資源を割り当てることができない。そこで、センシングデータ解析処理に割り当てる演算資源を適切に割り当てる必要がある。
このような技術として、例えば特許文献１では、複数のセンサから現在の状況を判断し、判断した状況に優先度を対応付けたテーブルを参照して資源割り当てを行う技術について開示されている。
しかしながら、あらゆる環境下（例えば天候の違い）において、常に一定の確率で行動が行われるとは限らず、またユーザによっても行動パターンは異なるため、状況と行動の優先度とは完全に一対一で対応付けることができない。そのため、状況と予め優先度が対応付けられたテーブルを参照して、資源割り当てを行うだけでは不十分である。
さらに、外部環境が多い場合、環境ごとの最適演算資源割り当てを決めることが煩雑になるため、手動で各センシングデータ解析処理に演算資源を適切に割り当てることは困難である。
さらに、ユーザ毎に最適な演算資源割当が違う可能性があり、事前に最適値がわからないという問題もある。また、認識すべき外部環境がユーザにより追加されるシステムでは、前述と同様に最適値が事前にわからない。
そこで本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、変化する行動パターンに対応可能な演算資源割当を行う演算資源割当装置を提供することを目的とする。
さらに、外部環境が多い場合、環境ごとの最適演算資源割り当てを決めることが煩雑になるため、手動で各センシングデータ解析処理に演算資源を適切に割り当てることは困難である。
さらに、ユーザ毎に最適な演算資源割当が違う可能性があり、事前に最適値がわからないという問題もある。また、認識すべき外部環境がユーザにより追加されるシステムでは、前述と同様に最適値が事前にわからない。
そこで本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、変化する行動パターンに対応可能な演算資源割当を行う演算資源割当装置を提供することを目的とする。
上記課題を解決するため、本発明における演算資源割当装置は、センサからの入力値を解析して、現在の環境を特定する外部環境認識手段と、環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルを格納する記憶手段と、環境が他の環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算手段と、現在の環境からテーブルと遷移頻度とを参照して、解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、解析に対する演算資源を割り当てる演算資源割当手段と、を備えることを特徴とする。
また、本発明における演算資源割当システムは、複数のセンサと、センサからの入力値を解析する演算資源割当装置と、を備える演算資源割当システムであって、センサは、検出した入力値を演算資源割当装置へと送出する送信手段を備え、演算資源割当装置は、センサからの入力値を解析して、現在の環境を特定する外部環境認識手段と、環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルを格納する記憶手段と、環境が他の環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算手段と、現在の環境からテーブルと遷移頻度とを参照して、解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、解析に対する演算資源を割り当てる演算資源割当手段と、を備えることを特徴とする。
また、本発明における演算資源割当装置の演算資源割当方法は、センサからの入力値を解析して、現在の環境を特定する外部環境認識ステップと、環境が他の環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算ステップと、現在の環境から環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルと遷移頻度とを参照して、解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、解析に対する演算資源を割り当てる演算資源割当ステップと、を備えることを特徴とする。
また、本発明における演算資源割当システムの演算資源割当方法は、複数のセンサによる検出した入力値を演算資源割当装置へと送出する送信ステップと、演算資源割当装置によるセンサからの入力値を解析して、現在の環境を特定する外部環境認識ステップと、環境が他の環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算ステップと、現在の環境から環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルと遷移頻度とを参照して、解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、解析に対する演算資源を割り当てる演算資源割当ステップと、を備えることを特徴とする。
また、本発明におけるプログラムは、センサからの入力値を解析して、現在の環境を特定する外部環境認識処理と、環境が他の環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算処理と、現在の環境から環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルと遷移頻度とを参照して、解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、解析に対する演算資源を割り当てる演算資源割当処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
また、本発明におけるプログラムは、複数のセンサによる検出した入力値を演算資源割当装置へと送出する送信処理と、演算資源割当装置によるセンサからの入力値を解析して、現在の環境を特定する外部環境認識処理と、環境が他の環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算処理と、現在の環境から環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルと遷移頻度とを参照して、解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、解析に対する演算資源を割り当てる演算資源割当処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
また、本発明における演算資源割当システムは、複数のセンサと、センサからの入力値を解析する演算資源割当装置と、を備える演算資源割当システムであって、センサは、検出した入力値を演算資源割当装置へと送出する送信手段を備え、演算資源割当装置は、センサからの入力値を解析して、現在の環境を特定する外部環境認識手段と、環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルを格納する記憶手段と、環境が他の環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算手段と、現在の環境からテーブルと遷移頻度とを参照して、解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、解析に対する演算資源を割り当てる演算資源割当手段と、を備えることを特徴とする。
また、本発明における演算資源割当装置の演算資源割当方法は、センサからの入力値を解析して、現在の環境を特定する外部環境認識ステップと、環境が他の環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算ステップと、現在の環境から環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルと遷移頻度とを参照して、解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、解析に対する演算資源を割り当てる演算資源割当ステップと、を備えることを特徴とする。
また、本発明における演算資源割当システムの演算資源割当方法は、複数のセンサによる検出した入力値を演算資源割当装置へと送出する送信ステップと、演算資源割当装置によるセンサからの入力値を解析して、現在の環境を特定する外部環境認識ステップと、環境が他の環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算ステップと、現在の環境から環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルと遷移頻度とを参照して、解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、解析に対する演算資源を割り当てる演算資源割当ステップと、を備えることを特徴とする。
また、本発明におけるプログラムは、センサからの入力値を解析して、現在の環境を特定する外部環境認識処理と、環境が他の環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算処理と、現在の環境から環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルと遷移頻度とを参照して、解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、解析に対する演算資源を割り当てる演算資源割当処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
また、本発明におけるプログラムは、複数のセンサによる検出した入力値を演算資源割当装置へと送出する送信処理と、演算資源割当装置によるセンサからの入力値を解析して、現在の環境を特定する外部環境認識処理と、環境が他の環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算処理と、現在の環境から環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルと遷移頻度とを参照して、解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、解析に対する演算資源を割り当てる演算資源割当処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
本発明により、環境や操作するユーザの違いによる行動パターンの変化に対応して演算資源割当を行うことが可能となる。
１００ 演算資源割当装置
１１１、１１２ センサ
１２１、１２２ 解析部
１３１ 外部環境認識部
１４１ 演算資源割当部
１４２ 遷移頻度演算ユニット
１５１ 記憶部
１１１、１１２ センサ
１２１、１２２ 解析部
１３１ 外部環境認識部
１４１ 演算資源割当部
１４２ 遷移頻度演算ユニット
１５１ 記憶部
次に、発明を実施するための最良の形態について図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明の実施形態における演算資源割当システムの構成図である。本演算資源割当システムは、演算資源割当装置１００と、複数のセンサ１１１、１１２、…と、を有して構成される。
各センサ１１１、１１２、…は、例えばカメラやマイクなどで構成され、周囲の視界や音を検知してセンシングデータとして解析部１２１、１２２、…へと出力する。
演算資源割当装置１００は、解析部１２１、１２２、…と、外部環境認識部１３１と、演算資源割当部１４１と、記憶部１５１と、を有して構成される。
各解析部１２１、１２２、…は、各センサ１１１、１１２、…からのセンシングデータを解析し、解析結果を外部環境認識部１３１に伝える。例えば、解析部１２１における解析処理は、カメラを用いた顔認識や行動認識であり、解析部１２２における解析処理は、マイクを用いた音声認識などである。
外部環境認識部１３１は、各解析部１２１、１２２、…から得られた解析情報を基に外部環境の認識を行う。例えば、外部環境認識部１３１は、顔認識や行動認識による利期ユーザの特定やユーザ利用状況の把握、音声認識による利用場所等の特定を基に、どのユーザがどこで何をしているか等を認識する。
演算資源割当部１４１は、外部環境認識部１３１により認識された外部環境に応じて各解析部１２１、１２２、…に対して演算資源割当を行う。すなわち、演算資源割当部１４１は、ある外部環境においては使わないと判断されるセンサの演算資源割当量を減らすなどの処理を行う。この演算資源割当量は、初期状態などでは該当外部環境に対して事前に決めてあっても良い。
また、演算資源割当部１４１は、遷移頻度演算ユニット１４２を有し、外部環境認識部１３１から得られた結果を基にして外部環境の遷移頻度を求める。遷移頻度演算ユニット１４２における遷移頻度の算出としては、例えば認識した外部環境が変化した場合に、特定の外部環境から変化する外部環境がどの外部環境であるかを、ヒストグラムなど作成した統計データを基に、特定の外部環境から他の外部環境への遷移する頻度を算出すればよい。
演算資源割当部１４１は、遷移頻度演算ユニット１４２で算出した遷移頻度と記憶部１５１に格納されている外部環境に対して使用するセンサのテーブルを参照して、各センサの重要度を決定し、各解析部１２１、１２２、…に対して演算資源割当を行う。すなわち、演算資源割当部１４１は、現在いる環境と遷移するであろう環境とを考慮して必要なセンサの重要度を決定して、それに応じた演算資源割当を行う。
例えば、ある外部環境に対して頻繁に遷移する外部環境を認識するためのセンサは重要であり、演算資源割当部１４１は、そのセンサからのセンシングデータを解析する解析部により多くの演算資源を割り当てる。
なお、重要度の初期状態は、予め演算資源割当部１４１に与えておき、その状態から遷移頻度を基に重要度を調整することで、ユーザに合わせ演算資源割当を最適化できる。遷移頻度と重要度の関係、重要度からの演算資源割当の調整量の関係は予め演算資源割当部１４１に与えておく。
記憶部１５１には、各外部環境を認識するために必要なセンサが外部環境と対応付けて格納される。例えば、室内からの遷移を考えた場合、外部環境認識部１３１は、温度センサ、カメラ、マイクを使用して室外との違いが判断するが、車内であれば、音楽をかける、かけないは人により異なるため、マイクは環境判断材料から必要なくなる。そこで、車内にいる場合の遷移を考えた場合は、必要なセンサは、温度センサ、カメラとなる。なお、ここでは簡単のためにセンサを使うか使わないかを例に説明したが、この限りではなく、例えば、車内でもマイクからのデータを１０％は判断材料にするなど、記憶部１５１は、外部環境を認識するためのセンサの比重を格納しても良い。
また、記憶部１５１には、遷移頻度演算ユニット１４２にて遷移頻度の演算に用いるためのデータが格納される。この格納されるデータは、例えば、ある外部環境からある外部環境への遷移履歴などである。
なお、遷移履歴は、ユーザや天候などの使用状況別に分けて格納されても良い。このとき遷移頻度演算ユニット１４２は、認識した外部環境及び使用状況を判断して各使用状況における遷移履歴を参照して演算を行うことにより、それぞれの使用状況に応じた演算資源割当のための遷移頻度の算出を行うことが可能となる。
なお、図１に示される各機能部は、本実施の形態に係る演算資源割当装置１００を実現する場合において、ソフトウェア・プログラム及びハードウェアの何れかによって実現される所定の機能単位である。したがって、これら各処理部の一部または全部をソフトウェア又はハードウェアとして実現しても良い。
ソフトウェア・プログラムとして実現される場合、図２に示されるように、プロセッサ１０１１、メインメモリ１０２１、インターフェース１０３１を備えるコンピュータ装置１０００上でソフトウェア・プログラムは実行される。
ソフトウェア・プログラムは、読み書き可能なメインメモリ（記憶媒体）１０２１に格納されている。プロセッサ１０１１は、ソフトウェア・プログラムをメインメモリ１０２１から読み出して実行する。
このような場合、図１に示される各処理部の一部または全部は、係るソフトウェア・プログラムのコード或いは記憶媒体によって構成される。
次に、図３に示すフローチャート図を参照して、本発明の実施形態における演算資源割当装置１００の処理について詳細に説明する。
図３に示すフローチャートは、図２に示すコンピュータ１０００におけるプロセッサ１０１１が実行するソフトウェア・プログラムの処理手順を表す。したがって、図１に示される各機能部は、プロセッサ１０１１によって実行されるソフトウェア・プログラムとして説明される。
まず、プロセッサ１０１１は、各センサがセンシングデータを取得すると（ステップＳ１１）、センシングデータを決められた演算資源割当に基づいて解析する（ステップＳ１２）。前記演算資源割当は、ステップＳ１５で決定されるが、プログラム起動時などは予め決められた初期値を用いる。各センシングデータの解析処理は、プロセッサ１０１１の演算コアが１つの場合は時分割に実行され、複数の場合は興なる演算コアで並列実行される。
プロセッサ１０１１は、各センシングデータの解析結果を基に外部環境を特定する（ステップＳ１３）。前記外部環境の特定処理は、一定の周期、または、あるセンシングデータ解析処理終了時に行う。センシングデータの解析処理は同時には終了しないため、前記外部環境認識処理は、現時点で利用可能なセンシングデータの解析結果を用いて特定を行う。なお、ステップＳ１２と同様、外部環境認識処理は、プロセッサ１０１１の演算コアが１つの場合は時分割に実行され、複数の場合は異なる演算コアで並列実行される。
プロセッサ１０１１は、特定した外部環境を基に、各外部環境の遷移頻度を算出する（ステップＳ１４）。なお、遷移頻度の演算は、外部環境が変化したと判断された場合に行うようにしても良い。また、プロセッサ１０１１は、一定時間経過後に他の外部環境へ遷移したときの遷移頻度を演算するよう構成しても良い。
プロセッサ１０１１は、前記遷移頻度を基に各センシングデータの解析処理の演算資源割当量を決定する（ステップＳ１５）。例えば、プロセッサ１０１１は、遷移頻度と各センサの重要度の関係、さらに重要度と演算資源割当の調整量の関係を予め保持しておき、初期値の演算資源割当を演算資源割当の調整量に基づいて調整する。
このように、プロセッサ１０１１が外部環境の遷移頻度から求めた各センサの重要度に応じて各センシングデータの解析に割り当てる演算資源割当を調整することにより、ユーザに合わせた演算資源割当が自動的に最適化される。なお、演算資源割当量が０のセンシングデータの解析に結びつけられているセンサの電源を落とすなどして無効化することで省エネに寄与させることが可能である。
図１は、本発明の実施形態における演算資源割当システムの構成図である。本演算資源割当システムは、演算資源割当装置１００と、複数のセンサ１１１、１１２、…と、を有して構成される。
各センサ１１１、１１２、…は、例えばカメラやマイクなどで構成され、周囲の視界や音を検知してセンシングデータとして解析部１２１、１２２、…へと出力する。
演算資源割当装置１００は、解析部１２１、１２２、…と、外部環境認識部１３１と、演算資源割当部１４１と、記憶部１５１と、を有して構成される。
各解析部１２１、１２２、…は、各センサ１１１、１１２、…からのセンシングデータを解析し、解析結果を外部環境認識部１３１に伝える。例えば、解析部１２１における解析処理は、カメラを用いた顔認識や行動認識であり、解析部１２２における解析処理は、マイクを用いた音声認識などである。
外部環境認識部１３１は、各解析部１２１、１２２、…から得られた解析情報を基に外部環境の認識を行う。例えば、外部環境認識部１３１は、顔認識や行動認識による利期ユーザの特定やユーザ利用状況の把握、音声認識による利用場所等の特定を基に、どのユーザがどこで何をしているか等を認識する。
演算資源割当部１４１は、外部環境認識部１３１により認識された外部環境に応じて各解析部１２１、１２２、…に対して演算資源割当を行う。すなわち、演算資源割当部１４１は、ある外部環境においては使わないと判断されるセンサの演算資源割当量を減らすなどの処理を行う。この演算資源割当量は、初期状態などでは該当外部環境に対して事前に決めてあっても良い。
また、演算資源割当部１４１は、遷移頻度演算ユニット１４２を有し、外部環境認識部１３１から得られた結果を基にして外部環境の遷移頻度を求める。遷移頻度演算ユニット１４２における遷移頻度の算出としては、例えば認識した外部環境が変化した場合に、特定の外部環境から変化する外部環境がどの外部環境であるかを、ヒストグラムなど作成した統計データを基に、特定の外部環境から他の外部環境への遷移する頻度を算出すればよい。
演算資源割当部１４１は、遷移頻度演算ユニット１４２で算出した遷移頻度と記憶部１５１に格納されている外部環境に対して使用するセンサのテーブルを参照して、各センサの重要度を決定し、各解析部１２１、１２２、…に対して演算資源割当を行う。すなわち、演算資源割当部１４１は、現在いる環境と遷移するであろう環境とを考慮して必要なセンサの重要度を決定して、それに応じた演算資源割当を行う。
例えば、ある外部環境に対して頻繁に遷移する外部環境を認識するためのセンサは重要であり、演算資源割当部１４１は、そのセンサからのセンシングデータを解析する解析部により多くの演算資源を割り当てる。
なお、重要度の初期状態は、予め演算資源割当部１４１に与えておき、その状態から遷移頻度を基に重要度を調整することで、ユーザに合わせ演算資源割当を最適化できる。遷移頻度と重要度の関係、重要度からの演算資源割当の調整量の関係は予め演算資源割当部１４１に与えておく。
記憶部１５１には、各外部環境を認識するために必要なセンサが外部環境と対応付けて格納される。例えば、室内からの遷移を考えた場合、外部環境認識部１３１は、温度センサ、カメラ、マイクを使用して室外との違いが判断するが、車内であれば、音楽をかける、かけないは人により異なるため、マイクは環境判断材料から必要なくなる。そこで、車内にいる場合の遷移を考えた場合は、必要なセンサは、温度センサ、カメラとなる。なお、ここでは簡単のためにセンサを使うか使わないかを例に説明したが、この限りではなく、例えば、車内でもマイクからのデータを１０％は判断材料にするなど、記憶部１５１は、外部環境を認識するためのセンサの比重を格納しても良い。
また、記憶部１５１には、遷移頻度演算ユニット１４２にて遷移頻度の演算に用いるためのデータが格納される。この格納されるデータは、例えば、ある外部環境からある外部環境への遷移履歴などである。
なお、遷移履歴は、ユーザや天候などの使用状況別に分けて格納されても良い。このとき遷移頻度演算ユニット１４２は、認識した外部環境及び使用状況を判断して各使用状況における遷移履歴を参照して演算を行うことにより、それぞれの使用状況に応じた演算資源割当のための遷移頻度の算出を行うことが可能となる。
なお、図１に示される各機能部は、本実施の形態に係る演算資源割当装置１００を実現する場合において、ソフトウェア・プログラム及びハードウェアの何れかによって実現される所定の機能単位である。したがって、これら各処理部の一部または全部をソフトウェア又はハードウェアとして実現しても良い。
ソフトウェア・プログラムとして実現される場合、図２に示されるように、プロセッサ１０１１、メインメモリ１０２１、インターフェース１０３１を備えるコンピュータ装置１０００上でソフトウェア・プログラムは実行される。
ソフトウェア・プログラムは、読み書き可能なメインメモリ（記憶媒体）１０２１に格納されている。プロセッサ１０１１は、ソフトウェア・プログラムをメインメモリ１０２１から読み出して実行する。
このような場合、図１に示される各処理部の一部または全部は、係るソフトウェア・プログラムのコード或いは記憶媒体によって構成される。
次に、図３に示すフローチャート図を参照して、本発明の実施形態における演算資源割当装置１００の処理について詳細に説明する。
図３に示すフローチャートは、図２に示すコンピュータ１０００におけるプロセッサ１０１１が実行するソフトウェア・プログラムの処理手順を表す。したがって、図１に示される各機能部は、プロセッサ１０１１によって実行されるソフトウェア・プログラムとして説明される。
まず、プロセッサ１０１１は、各センサがセンシングデータを取得すると（ステップＳ１１）、センシングデータを決められた演算資源割当に基づいて解析する（ステップＳ１２）。前記演算資源割当は、ステップＳ１５で決定されるが、プログラム起動時などは予め決められた初期値を用いる。各センシングデータの解析処理は、プロセッサ１０１１の演算コアが１つの場合は時分割に実行され、複数の場合は興なる演算コアで並列実行される。
プロセッサ１０１１は、各センシングデータの解析結果を基に外部環境を特定する（ステップＳ１３）。前記外部環境の特定処理は、一定の周期、または、あるセンシングデータ解析処理終了時に行う。センシングデータの解析処理は同時には終了しないため、前記外部環境認識処理は、現時点で利用可能なセンシングデータの解析結果を用いて特定を行う。なお、ステップＳ１２と同様、外部環境認識処理は、プロセッサ１０１１の演算コアが１つの場合は時分割に実行され、複数の場合は異なる演算コアで並列実行される。
プロセッサ１０１１は、特定した外部環境を基に、各外部環境の遷移頻度を算出する（ステップＳ１４）。なお、遷移頻度の演算は、外部環境が変化したと判断された場合に行うようにしても良い。また、プロセッサ１０１１は、一定時間経過後に他の外部環境へ遷移したときの遷移頻度を演算するよう構成しても良い。
プロセッサ１０１１は、前記遷移頻度を基に各センシングデータの解析処理の演算資源割当量を決定する（ステップＳ１５）。例えば、プロセッサ１０１１は、遷移頻度と各センサの重要度の関係、さらに重要度と演算資源割当の調整量の関係を予め保持しておき、初期値の演算資源割当を演算資源割当の調整量に基づいて調整する。
このように、プロセッサ１０１１が外部環境の遷移頻度から求めた各センサの重要度に応じて各センシングデータの解析に割り当てる演算資源割当を調整することにより、ユーザに合わせた演算資源割当が自動的に最適化される。なお、演算資源割当量が０のセンシングデータの解析に結びつけられているセンサの電源を落とすなどして無効化することで省エネに寄与させることが可能である。
次に、本発明における実施例について図面を参照に詳細に説明する。
本実施例は、前記センサとしてカメラ、マイクの二つのセンサを備える。認識すべき外部環境は、ユーザの歩行、走行、バス乗車、電車乗車の４状態である。
外部環境認識部１３１は、歩行、走行、車両（バスか電車）乗車の区別をカメラからの画像データを認識することにより判断し、バスか電車かの区別はマイクによる音声データの違いを認識することにより判断する。（表１参照）
つまり、本実施例は、カメラ及びマイクの二つのセンサを用いて歩行時、走行時、バス乗車時、電車乗車時の４状態を認識するシステムにおいて、演算資源割当部１４１によるカメラ及びマイクのそれぞれの解析部１２１、１２２への演算資源割当を行う演算資源割当装置１００に関する。
前記４状態の起こりうる全ての状態遷移を図４に示す。ここで、演算資源割当部１４１は、あるユーザの行動履歴から演算された遷移頻度から、このユーザは走行状態からバスには乗らない、バスから走り出さない、バスから電車、電車からバスに瞬間的に乗り換えない、ことを判断できるもととする。つまり、走行状態からバス乗車状態、バス乗車状態から走行状態、バス乗車状態から電車乗車状態、電車乗車状態からバス乗車状態の遷移頻度は０となる（図５参照）。簡単のため、その他は同じ頻度（頻度Ｘ）であると仮定するが、実際には、走行から歩行への遷移頻度は７０％、走行から電車乗車への遷移頻度は３０％といったように、各遷移頻度は異なることが多い。
この例の場合では、歩行状態からのみ、バス乗車及び電車乗車の状態に遷移する可能性がある。このため、外部環境認識部１３１は、歩行状態のみバス乗車及び電車乗車を判別するためのマイクのセンシングデータの解析が必要であり、他の状態はカメラのセンシングデータの解析だけで、どの状態に遷移したか認識できる。なお、走行状態からの移行では、電車乗車へは移行するが、バス乗車への移行がないために、外部環境認識部１３１においてこれらを判別するためのマイクのセンシングデータは必要なくなる。演算資源割当部１４１は、このような遷移頻度を基に解析部１２１、１２２に演算資源を割当てることで、ユーザに合わせ演算資源割当を最適化できる。
例えば、歩行状態では、演算資源割当部１４１は、カメラ及びマイクのセンシングデータの解析に５０％ずつの演算資源を割当てる。その他の状態では、演算資源割当部１４１は、カメラのセンシングデータの解析に１００％の演算資源を割当てるなどである（表２参照）。
なお、ここでどの状態へ移行するにも同じ遷移頻度Ｘにて説明を行ったが、例えば歩行から走行への遷移頻度は９０％、歩行からバス及び電車乗車への遷移頻度は１０％といったように、遷移頻度に違いが有れば遷移頻度に基づいて演算資源割当の量はさらに調整されることになる。このときの現状態が歩行状態であれば、演算資源割当部１４１は、例えばカメラの解析部１２１への演算資源割当量を８０％、マイクの解析部１２２への演算資源割当量を２０％とすることにより、不必要な演算を極力抑えることができる。
以上、実施の形態を説明したが、特許請求の範囲に定義された本発明の広範囲な趣旨および範囲から逸脱することなく、これら実施の形態や具体例に様々な修正および変更が可能である。
また、実施形態及び実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態及び実施例に限定されものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
この出願は、２００９年２月２４日に出願された日本出願特願２００９−０４０４０５を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
本実施例は、前記センサとしてカメラ、マイクの二つのセンサを備える。認識すべき外部環境は、ユーザの歩行、走行、バス乗車、電車乗車の４状態である。
外部環境認識部１３１は、歩行、走行、車両（バスか電車）乗車の区別をカメラからの画像データを認識することにより判断し、バスか電車かの区別はマイクによる音声データの違いを認識することにより判断する。（表１参照）
前記４状態の起こりうる全ての状態遷移を図４に示す。ここで、演算資源割当部１４１は、あるユーザの行動履歴から演算された遷移頻度から、このユーザは走行状態からバスには乗らない、バスから走り出さない、バスから電車、電車からバスに瞬間的に乗り換えない、ことを判断できるもととする。つまり、走行状態からバス乗車状態、バス乗車状態から走行状態、バス乗車状態から電車乗車状態、電車乗車状態からバス乗車状態の遷移頻度は０となる（図５参照）。簡単のため、その他は同じ頻度（頻度Ｘ）であると仮定するが、実際には、走行から歩行への遷移頻度は７０％、走行から電車乗車への遷移頻度は３０％といったように、各遷移頻度は異なることが多い。
この例の場合では、歩行状態からのみ、バス乗車及び電車乗車の状態に遷移する可能性がある。このため、外部環境認識部１３１は、歩行状態のみバス乗車及び電車乗車を判別するためのマイクのセンシングデータの解析が必要であり、他の状態はカメラのセンシングデータの解析だけで、どの状態に遷移したか認識できる。なお、走行状態からの移行では、電車乗車へは移行するが、バス乗車への移行がないために、外部環境認識部１３１においてこれらを判別するためのマイクのセンシングデータは必要なくなる。演算資源割当部１４１は、このような遷移頻度を基に解析部１２１、１２２に演算資源を割当てることで、ユーザに合わせ演算資源割当を最適化できる。
例えば、歩行状態では、演算資源割当部１４１は、カメラ及びマイクのセンシングデータの解析に５０％ずつの演算資源を割当てる。その他の状態では、演算資源割当部１４１は、カメラのセンシングデータの解析に１００％の演算資源を割当てるなどである（表２参照）。
以上、実施の形態を説明したが、特許請求の範囲に定義された本発明の広範囲な趣旨および範囲から逸脱することなく、これら実施の形態や具体例に様々な修正および変更が可能である。
また、実施形態及び実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態及び実施例に限定されものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
この出願は、２００９年２月２４日に出願された日本出願特願２００９−０４０４０５を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
Claims (20)
- センサからの入力値を解析して、現在の環境を特定する外部環境認識手段と、
環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルを格納する記憶手段と、
環境が他の環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算手段と、
前記現在の環境から前記テーブルと前記遷移頻度とを参照して、前記解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、前記解析に対する演算資源を割り当てる演算資源割当手段と、を備えることを特徴とする演算資源割当装置。 - 前記記憶手段は、環境から他の環境へと遷移したときの履歴である遷移履歴を格納し、
前記遷移頻度演算手段は、前記遷移履歴を参照して遷移頻度を演算することを特徴とする請求項１記載の演算資源割当装置。 - 前記遷移履歴は、複数の状況に分けてそれぞれの履歴を格納し、
前記遷移頻度演算手段は、前記遷移履歴における同一の状況の履歴を参照して遷移頻度を演算することを特徴とする請求項２記載の演算資源割当装置。 - 前記遷移頻度演算手段は、環境が他の環境へと遷移したときに前記遷移頻度を演算することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の演算資源割当装置。
- 複数のセンサと、前記センサからの入力値を解析する演算資源割当装置と、を備える演算資源割当システムであって、
前記センサは、検出した入力値を前記演算資源割当装置へと送出する送信手段を備え、
前記演算資源割当装置は、
前記センサからの入力値を解析して、現在の環境を特定する外部環境認識手段と、
環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルを格納する記憶手段と、
環境が他の環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算手段と、
前記現在の環境から前記テーブルと前記遷移頻度とを参照して、前記解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、前記解析に対する演算資源を割り当てる演算資源割当手段と、を備えることを特徴とする演算資源割当システム。 - 前記記憶手段は、環境から他の環境へと遷移したときの履歴である遷移履歴を格納し、
前記遷移頻度演算手段は、前記遷移履歴を参照して遷移頻度を演算することを特徴とする請求項５記載の演算資源割当システム。 - 前記遷移履歴は、複数の状況に分けてそれぞれの履歴を格納し、
前記遷移頻度演算手段は、前記遷移履歴における同一の状況の履歴を参照して遷移頻度を演算することを特徴とする請求項６記載の演算資源割当システム。 - 前記遷移頻度演算手段は、環境が他の環境へと遷移したときに前記遷移頻度を演算することを特徴とする請求項５から７のいずれか１項に記載の演算資源割当システム。
- 前記遷移頻度が０で有る場合に、前記センサの動作を無効とすることを特徴とする請求項５から８のいずれか１項に記載の演算資源割当システム。
- センサからの入力値を解析して、現在の環境を特定する外部環境認識し、
環境が他の環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算し、
前記現在の環境から環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルと前記遷移頻度とを参照して、前記解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、前記解析に対する演算資源を割り当てることを特徴とする演算資源割当装置の演算資源割当方法。 - 前記遷移頻度演算ステップは、環境から他の環境へと遷移したときの履歴である遷移履歴を参照して遷移頻度を演算することを特徴とする請求項１０記載の演算資源割当装置の演算資源割当方法。
- 前記遷移履歴は、複数の状況に分けてそれぞれの履歴を格納し、
前記遷移頻度演算は、前記遷移履歴における同一の状況の履歴を参照して遷移頻度を演算することを特徴とする請求項１１記載の演算資源割当装置の演算資源割当方法。 - 前記遷移頻度演算は、環境が他の環境へと遷移したときに前記遷移頻度を演算することを特徴とする請求項１０から１２のいずれか１項に記載の演算資源割当装置の演算資源割当方法。
- 複数のセンサによる検出した入力値を演算資源割当装置へと送出する送信し、
演算資源割当装置による前記センサからの入力値を解析して、現在の環境を特定する外部環境認識し、
環境が他の環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算し、
前記現在の環境から環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルと前記遷移頻度とを参照して、前記解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、前記解析に対する演算資源を割り当てることを特徴とする演算資源割当システムの演算資源割当方法。 - 前記遷移頻度演算は、環境から他の環境へと遷移したときの履歴である遷移履歴を参照して遷移頻度を演算することを特徴とする請求項１４記載の演算資源割当システムの演算資源割当方法。
- 前記遷移履歴は、複数の状況に分けてそれぞれの履歴を格納し、
前記遷移頻度演算は、前記遷移履歴における同一の状況の履歴を参照して遷移頻度を演算することを特徴とする請求項１５記載の演算資源割当システムの演算資源割当方法。 - 前記遷移頻度演算は、環境が他の環境へと遷移したときに前記遷移頻度を演算することを特徴とする請求項１４から１６のいずれか１項に記載の演算資源割当システムの演算資源割当方法。
- 前記遷移頻度が０で有る場合に、前記センサの動作を無効とすることを特徴とする請求項１４から１７のいずれか１項に記載の演算資源割当システムの演算資源割当方法。
- センサからの入力値を解析して、現在の環境を特定する外部環境認識処理と、
環境が他の環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算処理と、
前記現在の環境から環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルと前記遷移頻度とを参照して、前記解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、前記解析に対する演算資源を割り当てる演算資源割当処理と、をコンピュータに実行させるプログラム。 - 複数のセンサによる検出した入力値を演算資源割当装置へと送出する送信処理と、
演算資源割当装置による前記センサからの入力値を解析して、現在の環境を特定する外部環境認識処理と、
環境が他の環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算処理と、
前記現在の環境から環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルと前記遷移頻度とを参照して、前記解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、前記解析に対する演算資源を割り当てる演算資源割当処理と、をコンピュータに実行させるプログラム。
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