JP2002109663A - 居住者の健康確認方法および居住者の健康確認装置 - Google Patents
居住者の健康確認方法および居住者の健康確認装置Info
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- JP2002109663A JP2002109663A JP2000293851A JP2000293851A JP2002109663A JP 2002109663 A JP2002109663 A JP 2002109663A JP 2000293851 A JP2000293851 A JP 2000293851A JP 2000293851 A JP2000293851 A JP 2000293851A JP 2002109663 A JP2002109663 A JP 2002109663A
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- health
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- Emergency Alarm Devices (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】居住者の正確な健康確認を、簡易かつ低コスト
で実現する居住者の健康確認方法および居住者の健康確
認装置の提供を目的とする。 【解決手段】居住者の生活情報を検知して前記居住者の
健康状態を判断し外部からの異常発見を可能とする健康
確認方法であって、住宅における複数の電源系統の電源
ブレーカを通る電源線にクランプ式電流センサを取り付
けて各電源系統の電流値を測定し、予め測定しておいた
前記居住者の通常の電流使用パターンと比較して前記居
住者の健康状態を判断する構成とした。
で実現する居住者の健康確認方法および居住者の健康確
認装置の提供を目的とする。 【解決手段】居住者の生活情報を検知して前記居住者の
健康状態を判断し外部からの異常発見を可能とする健康
確認方法であって、住宅における複数の電源系統の電源
ブレーカを通る電源線にクランプ式電流センサを取り付
けて各電源系統の電流値を測定し、予め測定しておいた
前記居住者の通常の電流使用パターンと比較して前記居
住者の健康状態を判断する構成とした。
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、居住者の健康確認
方法および居住者の健康確認装置に関するものである。
方法および居住者の健康確認装置に関するものである。
【0002】
【従来の技術】高齢化社会の進展とともに老人人口が増
加し、老人ホーム等への入居が困難となり、在宅老人の
増加が予想される。そこで在宅老人介護の一環として、
行政機関等が在宅老人の生活情報等を検知して健康確認
を行うことにより、異常を早期に発見して医療処置を施
すことができる、健康確認システムの充実が必要とされ
ている。
加し、老人ホーム等への入居が困難となり、在宅老人の
増加が予想される。そこで在宅老人介護の一環として、
行政機関等が在宅老人の生活情報等を検知して健康確認
を行うことにより、異常を早期に発見して医療処置を施
すことができる、健康確認システムの充実が必要とされ
ている。
【0003】健康確認システムには主に、老人等の対象
者の生活情報を検出して健康確認をする方法と、直接に
生体情報を検出して健康確認をする方法とがある。特開
平7−239991号公報では、生活情報により健康確
認をする方法が提案されている。この方法は、日常生活
において使用する頻度が高いトイレドア、トイレ照明、
テレビ装置、水道蛇口および居間照明等に生活スイッチ
を配設し、それらにつきオンオフの切換がなされたとき
に信号を送出する。そのオンオフ切換のインターバルと
現在時刻との組み合わせによって、異常の有無を判断す
るものである。また、特開平9−28681号公報で
も、生活情報により健康確認をする方法が提案されてい
る。この方法は、電力メータ、水道メータおよびガスメ
ータの検針値を読み取り、これらの流量が長時間ほとん
ど変化しない場合や、流れ続けている状態が所定時間以
上継続した場合に、異常と判定するものである。
者の生活情報を検出して健康確認をする方法と、直接に
生体情報を検出して健康確認をする方法とがある。特開
平7−239991号公報では、生活情報により健康確
認をする方法が提案されている。この方法は、日常生活
において使用する頻度が高いトイレドア、トイレ照明、
テレビ装置、水道蛇口および居間照明等に生活スイッチ
を配設し、それらにつきオンオフの切換がなされたとき
に信号を送出する。そのオンオフ切換のインターバルと
現在時刻との組み合わせによって、異常の有無を判断す
るものである。また、特開平9−28681号公報で
も、生活情報により健康確認をする方法が提案されてい
る。この方法は、電力メータ、水道メータおよびガスメ
ータの検針値を読み取り、これらの流量が長時間ほとん
ど変化しない場合や、流れ続けている状態が所定時間以
上継続した場合に、異常と判定するものである。
【0004】さらに特開平9−28681号公報では、
生体情報により健康確認をする方法も提案されている。
この方法は、腕時計に圧電センサ、インピーダンスセン
サおよび温度センサなどを設け、対象者の心拍数、発汗
量および体温などを検出するとともに、腹部ベルトに導
電ゴムセンサおよびピエゾ抵抗型加速度計を設け、対象
者の呼吸数および姿勢などを検出して、異常の有無を確
認するものである。
生体情報により健康確認をする方法も提案されている。
この方法は、腕時計に圧電センサ、インピーダンスセン
サおよび温度センサなどを設け、対象者の心拍数、発汗
量および体温などを検出するとともに、腹部ベルトに導
電ゴムセンサおよびピエゾ抵抗型加速度計を設け、対象
者の呼吸数および姿勢などを検出して、異常の有無を確
認するものである。
【0005】以上のようにして判断された健康状態は外
部の健康管理センタに通報され、異常が発生した場合に
は、近隣病院へ連絡を入れるとともに担当スタッフを急
行させる等の応急措置が施される。
部の健康管理センタに通報され、異常が発生した場合に
は、近隣病院へ連絡を入れるとともに担当スタッフを急
行させる等の応急措置が施される。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】生活スイッチを配設し
て生活情報を検出し、居住者の健康確認をする方法で
は、新たに取り付ける多くのスイッチとその配線工事に
多大な費用と手間がかかる。また異常の有無の判断方法
が単純であるため誤診断が多いという欠点がある。ま
た、住宅内の総電力使用量等から対象者の健康確認をす
る方法でも、大まかな判断しかできないため誤診断がお
きやすいという欠点がある。一方、生体情報により健康
確認をする方法では、他種類のセンサを使用するため装
置が複雑となり、多大な費用がかかるばかりか携帯に不
便で、実用性に欠ける。
て生活情報を検出し、居住者の健康確認をする方法で
は、新たに取り付ける多くのスイッチとその配線工事に
多大な費用と手間がかかる。また異常の有無の判断方法
が単純であるため誤診断が多いという欠点がある。ま
た、住宅内の総電力使用量等から対象者の健康確認をす
る方法でも、大まかな判断しかできないため誤診断がお
きやすいという欠点がある。一方、生体情報により健康
確認をする方法では、他種類のセンサを使用するため装
置が複雑となり、多大な費用がかかるばかりか携帯に不
便で、実用性に欠ける。
【0007】本発明は上記問題点に着目し、居住者の正
確な健康確認を、簡易かつ低コストに実現する、居住者
の健康確認方法および居住者の健康確認装置の提供を目
的とする。
確な健康確認を、簡易かつ低コストに実現する、居住者
の健康確認方法および居住者の健康確認装置の提供を目
的とする。
【0008】また本発明は、健康管理センタに加えて居
住者の別居家族や友人も居住者の健康状態を常時把握す
ることができる、居住者の健康確認方法および居住者の
健康確認装置の提供を目的とする。
住者の別居家族や友人も居住者の健康状態を常時把握す
ることができる、居住者の健康確認方法および居住者の
健康確認装置の提供を目的とする。
【0009】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明に係る居住者の健康確認方法は、居住者の生
活情報を検知して前記居住者の健康状態を判断し外部か
らの異常発見を可能とする健康確認方法であって、住宅
における複数の電源系統の電流値を測定し、予め測定し
ておいた前記居住者の通常の電流使用パターンと比較し
て前記居住者の健康状態を判断する構成とした。
め、本発明に係る居住者の健康確認方法は、居住者の生
活情報を検知して前記居住者の健康状態を判断し外部か
らの異常発見を可能とする健康確認方法であって、住宅
における複数の電源系統の電流値を測定し、予め測定し
ておいた前記居住者の通常の電流使用パターンと比較し
て前記居住者の健康状態を判断する構成とした。
【0010】また、居住者の生活情報を検知して前記居
住者の健康状態を判断し外部からの異常発見を可能とす
る健康確認方法であって、住宅における複数の電源系統
の電源ブレーカを通る電源線にクランプ式電流センサを
取り付けて各電源系統の電流値を測定し、予め測定して
おいた前記居住者の通常の電流使用パターンと比較して
前記居住者の健康状態を判断する構成とした。また、測
定した前記電流値に対応する信号を、住宅内電源線を利
用したLANによりコンピュータへ伝送して、前記比較
および前記判断を行う構成とした。
住者の健康状態を判断し外部からの異常発見を可能とす
る健康確認方法であって、住宅における複数の電源系統
の電源ブレーカを通る電源線にクランプ式電流センサを
取り付けて各電源系統の電流値を測定し、予め測定して
おいた前記居住者の通常の電流使用パターンと比較して
前記居住者の健康状態を判断する構成とした。また、測
定した前記電流値に対応する信号を、住宅内電源線を利
用したLANによりコンピュータへ伝送して、前記比較
および前記判断を行う構成とした。
【0011】また、前記比較および前記判断は、ニュー
ラルネットワークを用いて行う構成とした。さらに、学
習用特徴量データの平均値と標準偏差とを算出し、前記
平均値に前記標準偏差の実数倍を加算および減算した仮
想データを作成し、前記仮想データを境界データとして
使用して前記ニューラルネットワークを構築する構成と
するのが望ましい。
ラルネットワークを用いて行う構成とした。さらに、学
習用特徴量データの平均値と標準偏差とを算出し、前記
平均値に前記標準偏差の実数倍を加算および減算した仮
想データを作成し、前記仮想データを境界データとして
使用して前記ニューラルネットワークを構築する構成と
するのが望ましい。
【0012】また、判断した前記居住者の健康状態を前
記居住者の住宅から健康管理センタに転送し、健康管理
センタ側にて前記居住者の健康状態が確認可能である構
成とした。さらに、前記健康管理センタは転送された前
記健康状態を格納するサーバを有し、このサーバにアク
セスして前記健康管理センタの外部から前記居住者の健
康状態が確認可能である構成とするのが望ましい。
記居住者の住宅から健康管理センタに転送し、健康管理
センタ側にて前記居住者の健康状態が確認可能である構
成とした。さらに、前記健康管理センタは転送された前
記健康状態を格納するサーバを有し、このサーバにアク
セスして前記健康管理センタの外部から前記居住者の健
康状態が確認可能である構成とするのが望ましい。
【0013】一方、本発明に係る居住者の健康確認装置
は、居住者の生活情報を検知して前記居住者の健康状態
を判断し外部からの異常発見を可能とする健康確認装置
であって、住宅における複数の電源系統の電源ブレーカ
を通る電源線に取り付けられたクランプ式電流センサ
と、前記クランプ式電流センサにより測定された各電源
系統の電流値と予め測定しておいた前記居住者の通常の
電流使用パターンとを比較して前記居住者の健康状態を
判断するコンピュータとを有する構成とした。さらに前
記コンピュータは、前記コンピュータの出力した前記健
康状態の判断結果を格納および表示可能な健康管理セン
タの情報処理部に通信網を介して接続してある構成とす
るのが望ましく、加えて前記情報処理部は、通信網を介
して接続された情報端末からの要求により、前記健康状
態の判断結果を前記情報端末に出力する構成とするのが
望ましい。
は、居住者の生活情報を検知して前記居住者の健康状態
を判断し外部からの異常発見を可能とする健康確認装置
であって、住宅における複数の電源系統の電源ブレーカ
を通る電源線に取り付けられたクランプ式電流センサ
と、前記クランプ式電流センサにより測定された各電源
系統の電流値と予め測定しておいた前記居住者の通常の
電流使用パターンとを比較して前記居住者の健康状態を
判断するコンピュータとを有する構成とした。さらに前
記コンピュータは、前記コンピュータの出力した前記健
康状態の判断結果を格納および表示可能な健康管理セン
タの情報処理部に通信網を介して接続してある構成とす
るのが望ましく、加えて前記情報処理部は、通信網を介
して接続された情報端末からの要求により、前記健康状
態の判断結果を前記情報端末に出力する構成とするのが
望ましい。
【0014】
【作用】住宅における複数の電源系統の電流値を測定
し、予め測定しておいた前記居住者の通常の電流使用パ
ターンと比較して前記居住者の健康状態を判断する構成
としたので、居間、台所および洗面所などの各電源系統
の電気使用パターンにより、きめ細かく居住者の健康状
態を判断できる。
し、予め測定しておいた前記居住者の通常の電流使用パ
ターンと比較して前記居住者の健康状態を判断する構成
としたので、居間、台所および洗面所などの各電源系統
の電気使用パターンにより、きめ細かく居住者の健康状
態を判断できる。
【0015】また、電源線にクランプ式電流センサを取
り付けて電流値を測定し、予め測定しておいた前記居住
者の通常の電流使用パターンと比較して前記居住者の健
康状態を判断する構成としたので、新たなスイッチや特
別なセンサを必要とせず、また取付工事も不要であり、
簡易かつコストが低くおさえられる。
り付けて電流値を測定し、予め測定しておいた前記居住
者の通常の電流使用パターンと比較して前記居住者の健
康状態を判断する構成としたので、新たなスイッチや特
別なセンサを必要とせず、また取付工事も不要であり、
簡易かつコストが低くおさえられる。
【0016】また、測定した前記電流値に対応する信号
を、住宅内電源線を利用したLANによりコンピュータ
へ伝送して、前記比較および前記判断を行う構成とした
ので、配線工事が不要であり、簡易かつコストを低くお
さえることができる。
を、住宅内電源線を利用したLANによりコンピュータ
へ伝送して、前記比較および前記判断を行う構成とした
ので、配線工事が不要であり、簡易かつコストを低くお
さえることができる。
【0017】また、前記比較および前記判断は、ニュー
ラルネットワークを用いて行う構成としたので、対象者
の生活スタイルを学習した上で、個別に異常の有無を判
断することができ、誤判定が少なくなる。
ラルネットワークを用いて行う構成としたので、対象者
の生活スタイルを学習した上で、個別に異常の有無を判
断することができ、誤判定が少なくなる。
【0018】また、学習用特徴量データの平均値と標準
偏差とを算出し、前記平均値に前記標準偏差の実数倍を
加算および減算した仮想データを作成し、前記仮想デー
タを境界データとして使用して前記ニューラルネットワ
ークを構築する構成としたので、異常ありと判断する境
界を正確にしかも自在に設定することができ、居住者の
正確な健康確認が実現できる。
偏差とを算出し、前記平均値に前記標準偏差の実数倍を
加算および減算した仮想データを作成し、前記仮想デー
タを境界データとして使用して前記ニューラルネットワ
ークを構築する構成としたので、異常ありと判断する境
界を正確にしかも自在に設定することができ、居住者の
正確な健康確認が実現できる。
【0019】また、判断した前記居住者の健康状態を前
記居住者の住宅から健康管理センタに転送し、健康管理
センタ側にて前記居住者の健康状態が確認可能である構
成とし、さらに前記健康管理センタは転送された前記健
康状態を格納するサーバを有し、このサーバにアクセス
して前記健康管理センタの外部から前記居住者の健康状
態が確認可能である構成としたので、健康管理センタに
加えて居住者の別居家族や友人が居住者の健康状態を常
時把握することができる。
記居住者の住宅から健康管理センタに転送し、健康管理
センタ側にて前記居住者の健康状態が確認可能である構
成とし、さらに前記健康管理センタは転送された前記健
康状態を格納するサーバを有し、このサーバにアクセス
して前記健康管理センタの外部から前記居住者の健康状
態が確認可能である構成としたので、健康管理センタに
加えて居住者の別居家族や友人が居住者の健康状態を常
時把握することができる。
【0020】
【発明の実施の形態】本発明の実施の形態を、図面を参
照して詳細に説明する。図1に居住者の健康確認システ
ムのブロック図を示す。本実施形態は老人等の居住者の
健康確認を行うものであり、具体的には、老人宅1内に
おける3個の電源系統の電源ブレーカ5,6,7を通る
電源線にクランプ式電流センサを取り付けて各電源系統
の電流値を測定し、対応する信号に変換した上で住宅内
電源線を利用したLANにより健康確認コンピュータ2
1へ伝送し、健康確認コンピュータに搭載したニューラ
ルネットワークにより予め測定しておいた前記居住者の
通常の電流使用パターンと比較して老人の健康状態を判
断し、判断結果を市区町村の健康管理センタ2に自動通
報するものである。
照して詳細に説明する。図1に居住者の健康確認システ
ムのブロック図を示す。本実施形態は老人等の居住者の
健康確認を行うものであり、具体的には、老人宅1内に
おける3個の電源系統の電源ブレーカ5,6,7を通る
電源線にクランプ式電流センサを取り付けて各電源系統
の電流値を測定し、対応する信号に変換した上で住宅内
電源線を利用したLANにより健康確認コンピュータ2
1へ伝送し、健康確認コンピュータに搭載したニューラ
ルネットワークにより予め測定しておいた前記居住者の
通常の電流使用パターンと比較して老人の健康状態を判
断し、判断結果を市区町村の健康管理センタ2に自動通
報するものである。
【0021】最初に、住宅内における複数の電源系統お
よびその電源ブレーカについて説明する。一般的な住宅
では通常屋外から供給された電源線を分岐して住宅内各
部に配線しているが、最初の分岐において各階ごとや隣
接する数個の部屋ごとに電源系統がまとめられている。
さらにそれぞれにつき電源ブレーカを設けている。電源
ブレーカは、過大な電流により電源線が発火するのを防
止するため、その電源系統に設定された電流値以上の電
流が流れた場合に、その電源系統に対する電流の供給を
自動的にストップさせるものである。図1に示す老人宅
1のモデルでは、電源系統は、テレビ9、居間照明1
0、空調機器11などを含む居間電源系統、洗濯機1
2、トイレ照明13、風呂照明14などを含む洗面所電
源系統および電気炊飯器16、冷蔵庫17、電気ポット
18などを含む台所電源系統に分岐され、それぞれ別々
に電源ブレーカ5,6,7が設けられている。本実施形
態では、各電源ブレーカを通る電源線にクランプ式電流
センサを取り付け、その電源系統の電流値を測定するこ
とによって、老人の健康状態を判断する。例えば、老人
が住宅内で倒れている場合は、一定の電流値が長時間継
続することにより判断できる。もっとも、老人が倒れて
いる場合でも電気製品のタイマーが作動すれば自動的に
電流値は変化するが、タイマーがセットされる機会の多
い台所電源系統を分離しているため、それ以外の電源系
統で一定電流値が長時間継続することにより判断でき
る。さらに老人は入浴中に倒れる機会が多いが、洗面所
電源系統に限って一定電流値の継続を早めに異常と判断
することにより早期発見ができる。加えて老人が体調不
良から寒気を感じて電気式暖房器具を多用した場合は、
居間電源系統の電流値の増加により判断できる。
よびその電源ブレーカについて説明する。一般的な住宅
では通常屋外から供給された電源線を分岐して住宅内各
部に配線しているが、最初の分岐において各階ごとや隣
接する数個の部屋ごとに電源系統がまとめられている。
さらにそれぞれにつき電源ブレーカを設けている。電源
ブレーカは、過大な電流により電源線が発火するのを防
止するため、その電源系統に設定された電流値以上の電
流が流れた場合に、その電源系統に対する電流の供給を
自動的にストップさせるものである。図1に示す老人宅
1のモデルでは、電源系統は、テレビ9、居間照明1
0、空調機器11などを含む居間電源系統、洗濯機1
2、トイレ照明13、風呂照明14などを含む洗面所電
源系統および電気炊飯器16、冷蔵庫17、電気ポット
18などを含む台所電源系統に分岐され、それぞれ別々
に電源ブレーカ5,6,7が設けられている。本実施形
態では、各電源ブレーカを通る電源線にクランプ式電流
センサを取り付け、その電源系統の電流値を測定するこ
とによって、老人の健康状態を判断する。例えば、老人
が住宅内で倒れている場合は、一定の電流値が長時間継
続することにより判断できる。もっとも、老人が倒れて
いる場合でも電気製品のタイマーが作動すれば自動的に
電流値は変化するが、タイマーがセットされる機会の多
い台所電源系統を分離しているため、それ以外の電源系
統で一定電流値が長時間継続することにより判断でき
る。さらに老人は入浴中に倒れる機会が多いが、洗面所
電源系統に限って一定電流値の継続を早めに異常と判断
することにより早期発見ができる。加えて老人が体調不
良から寒気を感じて電気式暖房器具を多用した場合は、
居間電源系統の電流値の増加により判断できる。
【0022】なお、各電源系統の電流値測定に加えて、
個別の電気製品の電源線に後述するクランプ式電流セン
サを取り付け、その電流値を測定して老人の健康状態を
判断することもできる。老人の健康状態と密接な関連性
を有する電気製品の使用状況を直接把握することによ
り、より正確に居住者の健康状態を判断できる。例えば
テレビ、ラジオなど、健康であれば毎日数時間おきに必
ず利用する電気製品の電流値を測定すれば、これらが一
定時間使用されなかった場合に老人に異常があることを
早期発見できる。いずれの電気製品を頻繁に使用するか
は個人差があるので、各老人の健康状態と密接な関連性
を有する電気製品を個別に選定する。なお1個のクラン
プ式電流センサにより1個の電化製品の電流値のみを測
定するだけでなく、複数の電化製品の電源線をまとめて
クランプすることにより、また下流に複数の電化製品を
分岐接続している電源線をクランプすることにより、電
流値を測定して老人の健康状態を判断することもでき
る。
個別の電気製品の電源線に後述するクランプ式電流セン
サを取り付け、その電流値を測定して老人の健康状態を
判断することもできる。老人の健康状態と密接な関連性
を有する電気製品の使用状況を直接把握することによ
り、より正確に居住者の健康状態を判断できる。例えば
テレビ、ラジオなど、健康であれば毎日数時間おきに必
ず利用する電気製品の電流値を測定すれば、これらが一
定時間使用されなかった場合に老人に異常があることを
早期発見できる。いずれの電気製品を頻繁に使用するか
は個人差があるので、各老人の健康状態と密接な関連性
を有する電気製品を個別に選定する。なお1個のクラン
プ式電流センサにより1個の電化製品の電流値のみを測
定するだけでなく、複数の電化製品の電源線をまとめて
クランプすることにより、また下流に複数の電化製品を
分岐接続している電源線をクランプすることにより、電
流値を測定して老人の健康状態を判断することもでき
る。
【0023】次に、クランプ式電流センサについて説明
する。図2にクランプ式電流センサの断面図を示す。ク
ランプ式電流センサの一般的構造は、特開平10−48
257で紹介されている。クランプ式電流センサ32は
先端部分に半円弧形状のクランプ部71,72を突き合
わせて形成されている。一方のクランプ部72は本体7
3と一体的に形成されるが、他方のクランプ部71は根
本部分で支軸74によって本体に軸支され、クランプ部
の突き合わせ部分が開閉可能となっている。ばね76に
より通常突き合わせ部分は閉鎖強制されているが、支軸
を挟んでクランプ部71の反対側に一体的に形成された
開閉操作レバー75を押し込むことにより、突き合わせ
部分を開くことができ、その部分から電源線77をクラ
ンプ部の円環内に取り込むことができる。クランプ部の
内部は、その中心軸上に鉄心81が配置され、その周囲
には絶縁部材を挟んでコイル82が巻かれている。クラ
ンプ式電流センサは、電源線に電流が流れることにより
発生する磁界を鉄心で検出し、コイルで電流に変換す
る。この電流は抵抗83によって電圧に変換されて出力
され、さらにA/D変換器20によりコンピュータに入
力可能なデジタル信号に変換される。
する。図2にクランプ式電流センサの断面図を示す。ク
ランプ式電流センサの一般的構造は、特開平10−48
257で紹介されている。クランプ式電流センサ32は
先端部分に半円弧形状のクランプ部71,72を突き合
わせて形成されている。一方のクランプ部72は本体7
3と一体的に形成されるが、他方のクランプ部71は根
本部分で支軸74によって本体に軸支され、クランプ部
の突き合わせ部分が開閉可能となっている。ばね76に
より通常突き合わせ部分は閉鎖強制されているが、支軸
を挟んでクランプ部71の反対側に一体的に形成された
開閉操作レバー75を押し込むことにより、突き合わせ
部分を開くことができ、その部分から電源線77をクラ
ンプ部の円環内に取り込むことができる。クランプ部の
内部は、その中心軸上に鉄心81が配置され、その周囲
には絶縁部材を挟んでコイル82が巻かれている。クラ
ンプ式電流センサは、電源線に電流が流れることにより
発生する磁界を鉄心で検出し、コイルで電流に変換す
る。この電流は抵抗83によって電圧に変換されて出力
され、さらにA/D変換器20によりコンピュータに入
力可能なデジタル信号に変換される。
【0024】なお、電源線に取り付けられた電流センサ
以外にも、玄関のドアの開閉、窓の開閉および玄関の呼
び出しブザーが押されたことなどを検知する生活スイッ
チ19を設けることができる(図1参照)。生活スイッ
チからの情報も健康確認コンピュータ21に入力し、老
人の健康状態の判断に使用する。例えば、玄関のドアや
窓が長期間開閉されない場合、老人が住宅内で倒れてい
ることを電流値からの判断と合わせて確認でき、また倒
れていない場合でも外部との接触を忌避する心境にある
ことを推測して、精神的介護につなげることができる。
また呼び出しブザーが長期間押されない場合には、老人
が孤独な状態におかれていることが推測でき、家族等の
訪問を促すことができる。
以外にも、玄関のドアの開閉、窓の開閉および玄関の呼
び出しブザーが押されたことなどを検知する生活スイッ
チ19を設けることができる(図1参照)。生活スイッ
チからの情報も健康確認コンピュータ21に入力し、老
人の健康状態の判断に使用する。例えば、玄関のドアや
窓が長期間開閉されない場合、老人が住宅内で倒れてい
ることを電流値からの判断と合わせて確認でき、また倒
れていない場合でも外部との接触を忌避する心境にある
ことを推測して、精神的介護につなげることができる。
また呼び出しブザーが長期間押されない場合には、老人
が孤独な状態におかれていることが推測でき、家族等の
訪問を促すことができる。
【0025】次に、住宅内電源線を利用したLANにつ
いて説明する。図3に住宅内電源線を利用したLANの
ブロック図を示す。各電源ブレーカ5,6,7または各
電気製品の電源線に取り付けたクランプ式電流センサ3
2は、A/D変換器20に接続され、測定した電流値が
対応するデジタル信号に変換される。そのデジタル信号
は電源線LAN変換器41で対応する高周波電気信号に
変換されて住宅内電源線の交流電源と合成され、その電
源系統の末端に接続された健康確認コンピュータ21に
向けて住宅内電源線を利用したLAN33により送信さ
れる。健康確認コンピュータの手前には電源線LAN変
換器42が接続され、コンセント43から交流電源と合
成された電気信号を受信する。そしてハイパスフィルタ
によって交流電源から高周波電気信号を分離し、対応す
るデジタル信号を健康確認コンピュータに出力する。な
お、健康確認コンピュータをクランプ式電流センサの近
くに設置できる場合には、電源線LANを介さないで、
A/D変換器20からデジタル信号を直接健康確認コン
ピュータに入力してもよい。また各種生活スイッチから
の信号も、直接にまたは電源線LANを介して、健康確
認コンピュータに入力する。
いて説明する。図3に住宅内電源線を利用したLANの
ブロック図を示す。各電源ブレーカ5,6,7または各
電気製品の電源線に取り付けたクランプ式電流センサ3
2は、A/D変換器20に接続され、測定した電流値が
対応するデジタル信号に変換される。そのデジタル信号
は電源線LAN変換器41で対応する高周波電気信号に
変換されて住宅内電源線の交流電源と合成され、その電
源系統の末端に接続された健康確認コンピュータ21に
向けて住宅内電源線を利用したLAN33により送信さ
れる。健康確認コンピュータの手前には電源線LAN変
換器42が接続され、コンセント43から交流電源と合
成された電気信号を受信する。そしてハイパスフィルタ
によって交流電源から高周波電気信号を分離し、対応す
るデジタル信号を健康確認コンピュータに出力する。な
お、健康確認コンピュータをクランプ式電流センサの近
くに設置できる場合には、電源線LANを介さないで、
A/D変換器20からデジタル信号を直接健康確認コン
ピュータに入力してもよい。また各種生活スイッチから
の信号も、直接にまたは電源線LANを介して、健康確
認コンピュータに入力する。
【0026】次に、ニューラルネットワークについて説
明する。図4に健康確認コンピュータのブロック図を示
す。老人の住宅内には健康確認コンピュータ21が設置
され、各電源系統の電流値51や生活スイッチ情報52
を用いて、老人の健康状態を判断する。すなわち老人の
健康状態を、各電源系統の電流値等の関数として表す作
業が必要である。そのアルゴリズムとしてニューラルネ
ットワークを健康確認コンピュータに搭載して使用す
る。ニューラルネットワーク55は、生物の神経細胞
(ニューロン)の動作特性を模したものであり、単位ニ
ューロン56を複数組み合わせて形成される。単位ニュ
ーロンは、結合する他の多くのニューロンから0または
1が入力されると、それぞれに結合荷重57を乗じて総
和をとり、これが負の値となるときは0を、正の値とな
るときは1を、結合する他の多くのニューロンに出力す
るものである。
明する。図4に健康確認コンピュータのブロック図を示
す。老人の住宅内には健康確認コンピュータ21が設置
され、各電源系統の電流値51や生活スイッチ情報52
を用いて、老人の健康状態を判断する。すなわち老人の
健康状態を、各電源系統の電流値等の関数として表す作
業が必要である。そのアルゴリズムとしてニューラルネ
ットワークを健康確認コンピュータに搭載して使用す
る。ニューラルネットワーク55は、生物の神経細胞
(ニューロン)の動作特性を模したものであり、単位ニ
ューロン56を複数組み合わせて形成される。単位ニュ
ーロンは、結合する他の多くのニューロンから0または
1が入力されると、それぞれに結合荷重57を乗じて総
和をとり、これが負の値となるときは0を、正の値とな
るときは1を、結合する他の多くのニューロンに出力す
るものである。
【0027】ニューラルネットワークは、回帰分析など
の統計手法における回帰モデルに類似する。回帰モデル
では、目的変数がある説明変数の二乗に比例する場合な
ど非線形関係にある場合には、あらかじめ当該説明変数
の二乗項を説明変数に加えた上で回帰モデルを確立する
必要があるが、目的変数が説明変数といかなる非線形関
係にあるのか当初は不明な場合がほとんどであり、精密
な回帰モデルの確立が困難である。この点ニューラルネ
ットワークは、単位ニューロンを階層状に組み合わせ、
さらに各層に複数の単位ニューロンを配置することによ
って、非線形関係を記述できる点に特徴がある。一般的
な階層の数は、学習時間の長期化を避けるため、入力層
55a、中間層55b、出力層55cの3層構造とされ
る場合が多く、一方中間層の単位ニューロンの数は、最
初は入力層の単位ニューロン数の2倍程度を与え、そこ
から学習が不可能になるまで減少させていく方法が確実
である。
の統計手法における回帰モデルに類似する。回帰モデル
では、目的変数がある説明変数の二乗に比例する場合な
ど非線形関係にある場合には、あらかじめ当該説明変数
の二乗項を説明変数に加えた上で回帰モデルを確立する
必要があるが、目的変数が説明変数といかなる非線形関
係にあるのか当初は不明な場合がほとんどであり、精密
な回帰モデルの確立が困難である。この点ニューラルネ
ットワークは、単位ニューロンを階層状に組み合わせ、
さらに各層に複数の単位ニューロンを配置することによ
って、非線形関係を記述できる点に特徴がある。一般的
な階層の数は、学習時間の長期化を避けるため、入力層
55a、中間層55b、出力層55cの3層構造とされ
る場合が多く、一方中間層の単位ニューロンの数は、最
初は入力層の単位ニューロン数の2倍程度を与え、そこ
から学習が不可能になるまで減少させていく方法が確実
である。
【0028】入力層55aの各ニューロンには、各電源
系統の電流値等の情報を基にして、老人の健康確認に役
立つ特徴量を設定して割り当てる。電流値そのものでも
よいが、これを基にした以下のような特徴量を設定する
ことにより、ニューラルネットワークの学習時間を短縮
することができる。老人の健康状態を正確に把握するた
めには、有効な特徴量の設定が最重要課題である。本実
施形態では季節、曜日および時間のほかに、各電源系統
および電気製品の一定電流値の継続時間およびその電流
レベルならびに各種生活スイッチの無変化継続時間およ
びそのオンオフの区別などを特徴量として設定する。各
特徴量に対応するデータの入力手順は、まず健康確認コ
ンピュータ21が、測定した電流値51および生活スイ
ッチ情報52を日時の情報などとともにメモリ53に格
納する。さらにこれらの情報を使って、特徴量データ作
成部54が特徴量に対応する入力データを作成する。こ
のデータが各特徴量を割り当てられた入力層の各ニュー
ロンに入力される。なお入力層の動作関数は線形関数で
あり、入力された特徴量データはそのまま中間層に出力
される。
系統の電流値等の情報を基にして、老人の健康確認に役
立つ特徴量を設定して割り当てる。電流値そのものでも
よいが、これを基にした以下のような特徴量を設定する
ことにより、ニューラルネットワークの学習時間を短縮
することができる。老人の健康状態を正確に把握するた
めには、有効な特徴量の設定が最重要課題である。本実
施形態では季節、曜日および時間のほかに、各電源系統
および電気製品の一定電流値の継続時間およびその電流
レベルならびに各種生活スイッチの無変化継続時間およ
びそのオンオフの区別などを特徴量として設定する。各
特徴量に対応するデータの入力手順は、まず健康確認コ
ンピュータ21が、測定した電流値51および生活スイ
ッチ情報52を日時の情報などとともにメモリ53に格
納する。さらにこれらの情報を使って、特徴量データ作
成部54が特徴量に対応する入力データを作成する。こ
のデータが各特徴量を割り当てられた入力層の各ニュー
ロンに入力される。なお入力層の動作関数は線形関数で
あり、入力された特徴量データはそのまま中間層に出力
される。
【0029】一方で出力層55cからは、老人の健康状
態が段階的に出力される。すなわち出力層は、「通常程
度に体調が良好」な場合には0を、「医療機関による緊
急な対応が必要」な場合には1を出力する。さらに、単
位ニューロンの動作関数としてはジグモイド関数を用い
るのが一般的であり、ジグモイド関数は0から1までの
値を連続的に出力するから、0.5に近い値の出力を受
けた出力評価部59ではこれを注意的に「体調が悪い」
と評価する。老人の健康状態の評価は以上の3段階に限
られず、さらに細分化することもできる。なお評価の結
果は、動作決定部59により健康管理センタへ自動通報
される。
態が段階的に出力される。すなわち出力層は、「通常程
度に体調が良好」な場合には0を、「医療機関による緊
急な対応が必要」な場合には1を出力する。さらに、単
位ニューロンの動作関数としてはジグモイド関数を用い
るのが一般的であり、ジグモイド関数は0から1までの
値を連続的に出力するから、0.5に近い値の出力を受
けた出力評価部59ではこれを注意的に「体調が悪い」
と評価する。老人の健康状態の評価は以上の3段階に限
られず、さらに細分化することもできる。なお評価の結
果は、動作決定部59により健康管理センタへ自動通報
される。
【0030】なお上記以外の方法として、各時間の使用
電流値のパターンマッチングの問題としてニューラルネ
ットワークを使用し、老人の健康状態を判断してもよ
い。この場合入力層には各時間の使用電流値がそのまま
入力されるが、出力層からの出力方法は同じである。
電流値のパターンマッチングの問題としてニューラルネ
ットワークを使用し、老人の健康状態を判断してもよ
い。この場合入力層には各時間の使用電流値がそのまま
入力されるが、出力層からの出力方法は同じである。
【0031】ニューラルネットワークにより老人の健康
状態を各電源系統の電流値等の関数として確立するに
は、上流のニューロンからの入力値に乗ずる各結合荷重
57を決定する必要がある。この点回帰モデルを確立す
る場合には、目的変数と説明変数についてのサンプルデ
ータから最小二乗法により回帰母数を決定するが、多層
型ニューラルネットワークでは最小二乗法により結合荷
重を直接求めることはできない。しかし階層型ニューラ
ルネットワークは、コンピュータの反復計算を利用した
バックプロパゲーション法により、各結合荷重を決定す
ることができる点に特徴がある。この方法は、最初の一
定期間をニューラルネットワークの学習期間に指定して
行う。まず各結合荷重の初期値を適当に決定しておき、
当該学習期間における各特徴量データを入力層に入力し
て、出力層から老人の健康状態に関する一応の出力値を
得る。次に現実の老人の健康状態につき「通常程度に体
調が良好」な場合には0を、「医療機関による緊急な対
応が必要」な場合には1を教師信号としてニューラルネ
ットワークに与え、出力層の出力値と比較させ、その差
を埋める方向に各結合荷重を少しだけ変化させる。そし
て再度出力値を得、教師信号と比較させ、各結合荷重を
変化させる。このような反復計算を、出力値と教師信号
との差が僅少な値となるまで行って、各結合荷重を決定
する。
状態を各電源系統の電流値等の関数として確立するに
は、上流のニューロンからの入力値に乗ずる各結合荷重
57を決定する必要がある。この点回帰モデルを確立す
る場合には、目的変数と説明変数についてのサンプルデ
ータから最小二乗法により回帰母数を決定するが、多層
型ニューラルネットワークでは最小二乗法により結合荷
重を直接求めることはできない。しかし階層型ニューラ
ルネットワークは、コンピュータの反復計算を利用した
バックプロパゲーション法により、各結合荷重を決定す
ることができる点に特徴がある。この方法は、最初の一
定期間をニューラルネットワークの学習期間に指定して
行う。まず各結合荷重の初期値を適当に決定しておき、
当該学習期間における各特徴量データを入力層に入力し
て、出力層から老人の健康状態に関する一応の出力値を
得る。次に現実の老人の健康状態につき「通常程度に体
調が良好」な場合には0を、「医療機関による緊急な対
応が必要」な場合には1を教師信号としてニューラルネ
ットワークに与え、出力層の出力値と比較させ、その差
を埋める方向に各結合荷重を少しだけ変化させる。そし
て再度出力値を得、教師信号と比較させ、各結合荷重を
変化させる。このような反復計算を、出力値と教師信号
との差が僅少な値となるまで行って、各結合荷重を決定
する。
【0032】ところで、上記のニューラルネットワーク
の学習に際しては、老人に異常が発生し「医療機関によ
る緊急な対応が必要」な場合を学習させる必要がある
が、そのための特徴量データを用意するのは困難であ
る。なぜなら、老人に異常が発生した状態を擬似的に創
出して、その状態における電流値等をニューラルネット
ワークに入力しなければならないからである。そこで
「通常程度に体調が良好」な状態において測定された複
数の学習用特徴量データについて、平均値mおよび標準
偏差σを算出し、mを中心として一定以上離れたデータ
を異常と判断させるようにする。具体的には、まず直近
数日間の同じ時間帯に対応する学習用特徴量データか
ら、平均値mおよび標準偏差σを算出する。次に「医療
機関による緊急な対応が必要」な場合に属する境界デー
タとして、m±aσ(aは実数値)なる仮想データを作
成して、ニューラルネットワークに入力する。特徴量デ
ータが正規分布すると仮定すれば、aがある値以上の仮
想データが実現する確率は、正規分布表から読みとるこ
とができる。例えばa>3の仮想データが実現する確率
は、0.3%である。このような実現確率を考慮した上
で境界データを構成するaの値を決定し、「医療機関に
よる緊急な対応が必要」な場合との境界を設定する。上
記のような境界データを、毎日数回の健康確認タイミン
グの度に各特徴量について作成し、順にニューラルネッ
トワークに入力する。平均値mおよび標準偏差σは、健
康確認タイミングの度に直近数日間の同じ時間帯に対応
する学習用特徴量データを用いて再計算する。そしてい
ずれの場合も、ニューラルネットワークにより「医療機
関による緊急な対応が必要」と判断されるように、教師
信号として1を与えて各結合荷重を計算させ、学習させ
る。
の学習に際しては、老人に異常が発生し「医療機関によ
る緊急な対応が必要」な場合を学習させる必要がある
が、そのための特徴量データを用意するのは困難であ
る。なぜなら、老人に異常が発生した状態を擬似的に創
出して、その状態における電流値等をニューラルネット
ワークに入力しなければならないからである。そこで
「通常程度に体調が良好」な状態において測定された複
数の学習用特徴量データについて、平均値mおよび標準
偏差σを算出し、mを中心として一定以上離れたデータ
を異常と判断させるようにする。具体的には、まず直近
数日間の同じ時間帯に対応する学習用特徴量データか
ら、平均値mおよび標準偏差σを算出する。次に「医療
機関による緊急な対応が必要」な場合に属する境界デー
タとして、m±aσ(aは実数値)なる仮想データを作
成して、ニューラルネットワークに入力する。特徴量デ
ータが正規分布すると仮定すれば、aがある値以上の仮
想データが実現する確率は、正規分布表から読みとるこ
とができる。例えばa>3の仮想データが実現する確率
は、0.3%である。このような実現確率を考慮した上
で境界データを構成するaの値を決定し、「医療機関に
よる緊急な対応が必要」な場合との境界を設定する。上
記のような境界データを、毎日数回の健康確認タイミン
グの度に各特徴量について作成し、順にニューラルネッ
トワークに入力する。平均値mおよび標準偏差σは、健
康確認タイミングの度に直近数日間の同じ時間帯に対応
する学習用特徴量データを用いて再計算する。そしてい
ずれの場合も、ニューラルネットワークにより「医療機
関による緊急な対応が必要」と判断されるように、教師
信号として1を与えて各結合荷重を計算させ、学習させ
る。
【0033】このように、予め学習期間に電流値を測定
しておき、老人の通常の電流使用パターンまたはこれを
基にした特徴量を入力して、現実の健康状態と一致する
出力値を得るように学習させながらニューラルネットワ
ークを構築するので、定常的な健康管理時に測定する電
流値が学習期間に測定した電流値と比較されることにな
り、個々の老人に対応したきめ細かい健康状態の判断が
できる。この点同様の健康確認を行いうる一般のコンピ
ュータプログラムを、各老人ごとに作成するのは非常に
困難である。例えば、就寝中は一定電流値が継続しても
これを異常と判断すべきでないが、昼間同じように一定
電流値が継続すれば異常と判断すべきである。ところが
就寝時間には個人差があるため、プログラムは各老人ご
とに別々なものとせざるをえない。すなわちその老人の
就寝中には一定電流値の継続を異常と判断しないプログ
ラムを、個々の老人に合わせて作成する必要がある。同
様に健康判断に影響を与える個人差は無数にあるので、
これを逐一プログラムに折り込んで各老人ごとに作成す
るには、多大なコストと労力が必要となるのである。し
かしニューラルネットワークでは、定常的な健康管理に
用いるのと同じデータと、現実の健康状態を教師信号と
して与えるだけで、様々な個人差を折り込んだ結合荷重
が自動的に決定される。従って個別のプログラムを作成
しなくても、多くの老人に対してきめの細かい健康確認
を実現しうるのである。
しておき、老人の通常の電流使用パターンまたはこれを
基にした特徴量を入力して、現実の健康状態と一致する
出力値を得るように学習させながらニューラルネットワ
ークを構築するので、定常的な健康管理時に測定する電
流値が学習期間に測定した電流値と比較されることにな
り、個々の老人に対応したきめ細かい健康状態の判断が
できる。この点同様の健康確認を行いうる一般のコンピ
ュータプログラムを、各老人ごとに作成するのは非常に
困難である。例えば、就寝中は一定電流値が継続しても
これを異常と判断すべきでないが、昼間同じように一定
電流値が継続すれば異常と判断すべきである。ところが
就寝時間には個人差があるため、プログラムは各老人ご
とに別々なものとせざるをえない。すなわちその老人の
就寝中には一定電流値の継続を異常と判断しないプログ
ラムを、個々の老人に合わせて作成する必要がある。同
様に健康判断に影響を与える個人差は無数にあるので、
これを逐一プログラムに折り込んで各老人ごとに作成す
るには、多大なコストと労力が必要となるのである。し
かしニューラルネットワークでは、定常的な健康管理に
用いるのと同じデータと、現実の健康状態を教師信号と
して与えるだけで、様々な個人差を折り込んだ結合荷重
が自動的に決定される。従って個別のプログラムを作成
しなくても、多くの老人に対してきめの細かい健康確認
を実現しうるのである。
【0034】さらに「通常程度に体調が良好」な場合の
特徴量データから「医療機関による緊急な対応が必要」
な場合に属する境界データを作成するので、現実にその
境界に対応する状態を創出しなくても、学習用の境界デ
ータが用意できる。この境界データは、特徴量データの
現実のばらつきを基にして実現確率を考慮した上で設定
されるので、「通常程度に体調が良好」な場合と「医療
機関による緊急な対応が必要」な場合との境界を正確に
しかも自在に設定することができる。従って居住者の正
確な健康確認が実現できるのである。
特徴量データから「医療機関による緊急な対応が必要」
な場合に属する境界データを作成するので、現実にその
境界に対応する状態を創出しなくても、学習用の境界デ
ータが用意できる。この境界データは、特徴量データの
現実のばらつきを基にして実現確率を考慮した上で設定
されるので、「通常程度に体調が良好」な場合と「医療
機関による緊急な対応が必要」な場合との境界を正確に
しかも自在に設定することができる。従って居住者の正
確な健康確認が実現できるのである。
【0035】次に、市区町村の老人健康管理センタ(モ
ニタリングセンタ)2について説明する。住宅内のコン
ピュータによって判断された老人等の健康状態は、電話
回線などの通信網を介して市区町村の老人健康管理セン
タの情報処理部へ伝送される。従って、住宅内の健康確
認コンピュータは電話回線端子の近くに設置する。伝送
には、信号が伝送されるときのみ課金されるパケット通
信34を利用する。パケット通信ではメッセージを小さ
なブロックに分割し、それぞれに宛先(ヘッダ)をつけ
る。さらにルータ23により伝送ルートが決定され、ブ
ロック毎に伝送する。健康管理センタの情報処理部は、
伝送された老人等の健康状態の判断結果を格納するサー
バ26と、これを表示する表示器25とからなり、これ
により健康管理センタにおいて老人等の健康状態を確認
することができる。
ニタリングセンタ)2について説明する。住宅内のコン
ピュータによって判断された老人等の健康状態は、電話
回線などの通信網を介して市区町村の老人健康管理セン
タの情報処理部へ伝送される。従って、住宅内の健康確
認コンピュータは電話回線端子の近くに設置する。伝送
には、信号が伝送されるときのみ課金されるパケット通
信34を利用する。パケット通信ではメッセージを小さ
なブロックに分割し、それぞれに宛先(ヘッダ)をつけ
る。さらにルータ23により伝送ルートが決定され、ブ
ロック毎に伝送する。健康管理センタの情報処理部は、
伝送された老人等の健康状態の判断結果を格納するサー
バ26と、これを表示する表示器25とからなり、これ
により健康管理センタにおいて老人等の健康状態を確認
することができる。
【0036】また健康管理センタの外部のパソコンや携
帯電話等の情報端末からも、電話回線などの通信網を介
して情報処理部のサーバにアクセスすることができ、サ
ーバは情報端末の要求に応じて、健康状態の判断結果を
当該情報端末に出力する。すなわちサーバがインターネ
ット28に接続され、老人と別居している子供宅3およ
び老人本人が許可した友人宅4のパソコン30,40か
らアクセスすることにより、健康管理センタの外部から
も老人の健康状態を確認することができる。その際、健
康確認対象となる老人の氏名、性別およびID番号また
はパスワードの入力を要求することで、老人のプライバ
シーが守られる。なお健康確認対象となる老人の氏名等
の代わりに、アクセスする友人等の氏名やID番号等を
サーバに登録しておき、アクセスする際にはこれらの入
力を要求してもよい。さらにこれらの人々は、外出中に
携帯電話27からも健康管理センタのサーバにアクセス
でき、老人の健康状態を確認することができる。
帯電話等の情報端末からも、電話回線などの通信網を介
して情報処理部のサーバにアクセスすることができ、サ
ーバは情報端末の要求に応じて、健康状態の判断結果を
当該情報端末に出力する。すなわちサーバがインターネ
ット28に接続され、老人と別居している子供宅3およ
び老人本人が許可した友人宅4のパソコン30,40か
らアクセスすることにより、健康管理センタの外部から
も老人の健康状態を確認することができる。その際、健
康確認対象となる老人の氏名、性別およびID番号また
はパスワードの入力を要求することで、老人のプライバ
シーが守られる。なお健康確認対象となる老人の氏名等
の代わりに、アクセスする友人等の氏名やID番号等を
サーバに登録しておき、アクセスする際にはこれらの入
力を要求してもよい。さらにこれらの人々は、外出中に
携帯電話27からも健康管理センタのサーバにアクセス
でき、老人の健康状態を確認することができる。
【0037】次に、上記のような構成による居住者の健
康確認作用について説明する。図5に居住者の健康確認
方法のブロック図を示す。まず老人宅の各電源系統の電
源ブレーカを通る電源線にクランプ式電流センサを取り
付ける(ステップ102)。また特定の電気製品の使用
状況が老人の健康状態と密接な関連性を有する場合に
は、その電気製品の電源線にもクランプ式電流センサを
取り付ける。クランプ式電流センサは、電源線を通る電
流によって生じる磁気を感知して電流値を測定するた
め、電源線の被覆をはがす必要はない。なおクランプ式
電流センサ以外に、電源線に直列接続して組み込んだ電
流計を用いてもよい。電流センサはA/D変換器を通
し、さらに必要に応じて住宅内電源線LANを介して、
健康管理コンピュータに接続する。さらに玄関のドアお
よび呼び出しブザー等に生活スイッチを設け、コンピュ
ータと接続してもよい。
康確認作用について説明する。図5に居住者の健康確認
方法のブロック図を示す。まず老人宅の各電源系統の電
源ブレーカを通る電源線にクランプ式電流センサを取り
付ける(ステップ102)。また特定の電気製品の使用
状況が老人の健康状態と密接な関連性を有する場合に
は、その電気製品の電源線にもクランプ式電流センサを
取り付ける。クランプ式電流センサは、電源線を通る電
流によって生じる磁気を感知して電流値を測定するた
め、電源線の被覆をはがす必要はない。なおクランプ式
電流センサ以外に、電源線に直列接続して組み込んだ電
流計を用いてもよい。電流センサはA/D変換器を通
し、さらに必要に応じて住宅内電源線LANを介して、
健康管理コンピュータに接続する。さらに玄関のドアお
よび呼び出しブザー等に生活スイッチを設け、コンピュ
ータと接続してもよい。
【0038】次にニューラルネットワークの学習期間を
指定して、当該老人の通常の生活スタイルに合ったニュ
ーラルネットワークを構築する(ステップ104)。具
体的には、まずニューラルネットワークの各結合荷重の
初期値を適当に決定する。次に「通常程度に体調が良
好」な場合において、数分毎に設定された測定タイミン
グで電流値等を測定し、コンピュータに入力する(ステ
ップ104a)。さらに毎日数回の健康確認タイミング
において、これらの情報を使って各特徴量に対応する入
力データを作成させ、これをニューラルネットワークに
入力させて、ニューラルネットワークにより老人の健康
状態に関する一応の出力値を得る(ステップ104
b)。次に教師信号として0をニューラルネットワーク
に入力する(ステップ104c)。これを出力値と比較
し、その差を埋める方向に各結合荷重を少しだけ変化さ
せる。そして再度出力値を得、教師信号と比較して、各
結合荷重を変化させる。このような反復計算を、出力値
と教師信号との差が僅少な値となるまでコンピュータに
行わせ、各結合荷重を決定する(ステップ104d)。
指定して、当該老人の通常の生活スタイルに合ったニュ
ーラルネットワークを構築する(ステップ104)。具
体的には、まずニューラルネットワークの各結合荷重の
初期値を適当に決定する。次に「通常程度に体調が良
好」な場合において、数分毎に設定された測定タイミン
グで電流値等を測定し、コンピュータに入力する(ステ
ップ104a)。さらに毎日数回の健康確認タイミング
において、これらの情報を使って各特徴量に対応する入
力データを作成させ、これをニューラルネットワークに
入力させて、ニューラルネットワークにより老人の健康
状態に関する一応の出力値を得る(ステップ104
b)。次に教師信号として0をニューラルネットワーク
に入力する(ステップ104c)。これを出力値と比較
し、その差を埋める方向に各結合荷重を少しだけ変化さ
せる。そして再度出力値を得、教師信号と比較して、各
結合荷重を変化させる。このような反復計算を、出力値
と教師信号との差が僅少な値となるまでコンピュータに
行わせ、各結合荷重を決定する(ステップ104d)。
【0039】さらに直近数日間の同じ時間帯に対応する
学習用特徴量データから、平均値mおよび標準偏差σを
算出した上、「医療機関による緊急な対応が必要」な場
合に属する境界データとしてm±aσ(aは実数値)な
る仮想データを作成して、ニューラルネットワークに入
力する。このような境界データを、健康確認タイミング
の度に各特徴量について作成し、順にニューラルネット
ワークに入力する。いずれの場合も「医療機関による緊
急な対応が必要」と判断されるように、教師信号として
1を与えて各結合加重を再計算させる。
学習用特徴量データから、平均値mおよび標準偏差σを
算出した上、「医療機関による緊急な対応が必要」な場
合に属する境界データとしてm±aσ(aは実数値)な
る仮想データを作成して、ニューラルネットワークに入
力する。このような境界データを、健康確認タイミング
の度に各特徴量について作成し、順にニューラルネット
ワークに入力する。いずれの場合も「医療機関による緊
急な対応が必要」と判断されるように、教師信号として
1を与えて各結合加重を再計算させる。
【0040】以上の初期設定終了後、定常的な老人の健
康管理に入る。まず数分毎に設定された測定タイミング
において各電源系統の電流値等を測定し、コンピュータ
に入力する(ステップ106)。電流値等は日時の情報
などとともにメモリに蓄積される。さらにこれらの情報
を使って、毎日数回の健康確認タイミングにおいて、老
人の健康確認を行う。まず一定電流値の継続時間および
その電流レベル等の特徴量データが作成される。これら
のデータがニューラルネットワークに入力されると、ニ
ューラルネットワークは老人の健康状態を判断し、「通
常程度に体調が良好」、「体調が悪い」および「医療機
関による緊急の対応を要する」等の出力をする(ステッ
プ108)。
康管理に入る。まず数分毎に設定された測定タイミング
において各電源系統の電流値等を測定し、コンピュータ
に入力する(ステップ106)。電流値等は日時の情報
などとともにメモリに蓄積される。さらにこれらの情報
を使って、毎日数回の健康確認タイミングにおいて、老
人の健康確認を行う。まず一定電流値の継続時間および
その電流レベル等の特徴量データが作成される。これら
のデータがニューラルネットワークに入力されると、ニ
ューラルネットワークは老人の健康状態を判断し、「通
常程度に体調が良好」、「体調が悪い」および「医療機
関による緊急の対応を要する」等の出力をする(ステッ
プ108)。
【0041】コンピュータはこの出力を受け、次の動作
を決定する(ステップ110)。すなわち、「通常程度
に体調が良好」と判断された場合にはそのまま健康管理
を続け、上記作業を繰り返す。一方「体調が悪い」およ
び「医療機関による緊急の対応を要する」と判断された
場合には、健康管理センタへの自動通報を行う(ステッ
プ112)。通報を受けた健康管理センタでは、警報音
とともに健康管理センタの表示器に老人の住所、氏名、
性別、ID番号および上記判断をした要因等が表示され
る。健康管理センタの担当者は判断要因を確認し、場合
によっては老人本人に対し電話連絡等を試みた上で、医
療機関や家族と連絡をとり老人に対する医療処置を行
う。なお「通常程度に体調が良好」と判断された場合で
も、常に健康管理センタへの自動通報を行うようにして
もよい。
を決定する(ステップ110)。すなわち、「通常程度
に体調が良好」と判断された場合にはそのまま健康管理
を続け、上記作業を繰り返す。一方「体調が悪い」およ
び「医療機関による緊急の対応を要する」と判断された
場合には、健康管理センタへの自動通報を行う(ステッ
プ112)。通報を受けた健康管理センタでは、警報音
とともに健康管理センタの表示器に老人の住所、氏名、
性別、ID番号および上記判断をした要因等が表示され
る。健康管理センタの担当者は判断要因を確認し、場合
によっては老人本人に対し電話連絡等を試みた上で、医
療機関や家族と連絡をとり老人に対する医療処置を行
う。なお「通常程度に体調が良好」と判断された場合で
も、常に健康管理センタへの自動通報を行うようにして
もよい。
【0042】以上述べたように、住宅における複数の電
源系統の電流値を測定することにより前記居住者の健康
状態を判断する構成としたので、きめ細かく正確に居住
者の健康状態を判断できる。また電源線にクランプ式電
流センサを取り付けて電流値を測定することにより前記
居住者の健康状態を判断する構成としたので、特別なセ
ンサを必要とせず、簡易かつコストが低くおさえられ
る。
源系統の電流値を測定することにより前記居住者の健康
状態を判断する構成としたので、きめ細かく正確に居住
者の健康状態を判断できる。また電源線にクランプ式電
流センサを取り付けて電流値を測定することにより前記
居住者の健康状態を判断する構成としたので、特別なセ
ンサを必要とせず、簡易かつコストが低くおさえられ
る。
【0043】また測定した前記電流値に対応する信号
を、住宅内電源線を利用したLANによりコンピュータ
へ伝送して、前記比較および前記判断を行う構成とした
ので、配線工事が不要であり、簡易かつコストを低くお
さえることができる。
を、住宅内電源線を利用したLANによりコンピュータ
へ伝送して、前記比較および前記判断を行う構成とした
ので、配線工事が不要であり、簡易かつコストを低くお
さえることができる。
【0044】また前記比較および前記判断は、ニューラ
ルネットワークを用いて行う構成としたので、正確に居
住者の健康状態を判断できる。また学習用特徴量データ
の平均値と標準偏差とを算出し、前記平均値に前記標準
偏差の実数倍を加算および減算した仮想データを作成
し、前記仮想データを境界データとして使用して前記ニ
ューラルネットワークを構築する構成としたので、居住
者の正確な健康確認ができる。
ルネットワークを用いて行う構成としたので、正確に居
住者の健康状態を判断できる。また学習用特徴量データ
の平均値と標準偏差とを算出し、前記平均値に前記標準
偏差の実数倍を加算および減算した仮想データを作成
し、前記仮想データを境界データとして使用して前記ニ
ューラルネットワークを構築する構成としたので、居住
者の正確な健康確認ができる。
【0045】また判断した前記居住者の健康状態を前記
居住者の住宅から健康管理センタに転送し、健康管理セ
ンタ側にて前記居住者の健康状態が確認可能である構成
とし、さらに前記健康管理センタは転送された前記健康
状態を格納するサーバを有し、このサーバにアクセスし
て前記健康管理センタの外部から前記居住者の健康状態
が確認可能である構成としたので、健康管理センタに加
えて居住者の別居家族や友人が居住者の健康状態を常時
把握することができる。
居住者の住宅から健康管理センタに転送し、健康管理セ
ンタ側にて前記居住者の健康状態が確認可能である構成
とし、さらに前記健康管理センタは転送された前記健康
状態を格納するサーバを有し、このサーバにアクセスし
て前記健康管理センタの外部から前記居住者の健康状態
が確認可能である構成としたので、健康管理センタに加
えて居住者の別居家族や友人が居住者の健康状態を常時
把握することができる。
【0046】上記に加えて、本実施形態のような居住者
の健康確認方法および居住者の健康確認装置を用いるこ
とにより、行政機関が在宅老人の健康状態を緩やかにそ
れとなくしかも安価にモニターし、健康状態の変化を把
握し、健康が悪化した場合速やかに適切な対応をとるこ
とができる。これにより訪問ヘルパーの仕事が軽減さ
れ、また老人ホーム入居者が減少し、市区町村の介護保
険収支を改善できる。さらに自分の健康管理につき独居
老人の安心感が増加し、その息子、娘など遠隔地居住家
族の安心感も増加する。
の健康確認方法および居住者の健康確認装置を用いるこ
とにより、行政機関が在宅老人の健康状態を緩やかにそ
れとなくしかも安価にモニターし、健康状態の変化を把
握し、健康が悪化した場合速やかに適切な対応をとるこ
とができる。これにより訪問ヘルパーの仕事が軽減さ
れ、また老人ホーム入居者が減少し、市区町村の介護保
険収支を改善できる。さらに自分の健康管理につき独居
老人の安心感が増加し、その息子、娘など遠隔地居住家
族の安心感も増加する。
【0047】
【発明の効果】居住者の生活情報を検知して前記居住者
の健康状態を判断し外部からの異常発見を可能とする健
康確認方法であって、住宅における複数の電源系統の電
源ブレーカを通る電源線にクランプ式電流センサを取り
付けて各電源系統の電流値を測定し、予め測定しておい
た前記居住者の通常の電流使用パターンと比較して前記
居住者の健康状態を判断する構成としたので、きめ細か
く正確に居住者の健康状態を判断できるとともに、特別
なセンサを必要とせず、簡易かつコストが低くおさえら
れる。
の健康状態を判断し外部からの異常発見を可能とする健
康確認方法であって、住宅における複数の電源系統の電
源ブレーカを通る電源線にクランプ式電流センサを取り
付けて各電源系統の電流値を測定し、予め測定しておい
た前記居住者の通常の電流使用パターンと比較して前記
居住者の健康状態を判断する構成としたので、きめ細か
く正確に居住者の健康状態を判断できるとともに、特別
なセンサを必要とせず、簡易かつコストが低くおさえら
れる。
【図1】居住者の健康確認システムのブロック図であ
る。
る。
【図2】クランプ式電流センサの断面図である。
【図3】住宅内電源線を利用したLANのブロック図で
ある。
ある。
【図4】健康確認コンピュータのブロック図である。
【図5】居住者の生活確認方法のブロック図である。
28………インターネット、32………クランプ式電流
センサ、33………電源線LAN、34………パケット
通信システム、71,72………クランプ部、73……
…本体、74………支軸、75………開閉操作レバー、
76………ばね、77………電源線、81………鉄心、
82………コイル、83………抵抗
センサ、33………電源線LAN、34………パケット
通信システム、71,72………クランプ部、73……
…本体、74………支軸、75………開閉操作レバー、
76………ばね、77………電源線、81………鉄心、
82………コイル、83………抵抗
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 岡崎 良弘 岡山県玉野市玉3丁目1番1号 三井造船 株式会社玉野事業所内 (72)発明者 平沢 博 岡山県玉野市玉3丁目1番1号 三井造船 株式会社玉野事業所内 Fターム(参考) 5C086 AA22 BA01 CA03 CB40 DA07 DA14 EA15 EA45 EA50 FA18 5C087 AA19 BB12 BB18 BB64 DD03 DD25 DD26 EE05 EE12 EE18 FF01 FF02 FF04 FF17 FF19 FF20 FF23 GG03 GG04 GG06 GG20 GG23 GG66 GG70 GG83
Claims (10)
- 【請求項1】 居住者の生活情報を検知して前記居住者
の健康状態を判断し外部からの異常発見を可能とする健
康確認方法であって、住宅における複数の電源系統の電
流値を測定し、予め測定しておいた前記居住者の通常の
電流使用パターンと比較して前記居住者の健康状態を判
断することを特徴とする居住者の健康確認方法。 - 【請求項2】 居住者の生活情報を検知して前記居住者
の健康状態を判断し外部からの異常発見を可能とする健
康確認方法であって、住宅における複数の電源系統の電
源ブレーカを通る電源線にクランプ式電流センサを取り
付けて各電源系統の電流値を測定し、予め測定しておい
た前記居住者の通常の電流使用パターンと比較して前記
居住者の健康状態を判断することを特徴とする居住者の
健康確認方法。 - 【請求項3】 測定した前記電流値に対応する信号を、
住宅内電源線を利用したLANによりコンピュータへ伝
送して、前記比較および前記判断を行うことを特徴とす
る請求項1または2に記載の居住者の健康確認方法。 - 【請求項4】 前記比較および前記判断は、ニューラル
ネットワークを用いて行うことを特徴とする請求項1な
いし3のいずれか1つに記載の居住者の健康確認方法。 - 【請求項5】 学習用特徴量データの平均値と標準偏差
とを算出し、前記平均値に前記標準偏差の実数倍を加算
および減算した仮想データを作成し、前記仮想データを
境界データとして使用して前記ニューラルネットワーク
を構築することを特徴とする請求項4に記載の居住者の
健康確認方法。 - 【請求項6】 判断した前記居住者の健康状態を前記居
住者の住宅から健康管理センタに転送し、健康管理セン
タ側にて前記居住者の健康状態が確認可能であることを
特徴とする請求項1ないし5のいずれか1つに記載の居
住者の健康確認方法。 - 【請求項7】 前記健康管理センタは転送された前記健
康状態を格納するサーバを有し、このサーバにアクセス
して前記健康管理センタの外部から前記居住者の健康状
態が確認可能であることを特徴とする請求項6に記載の
居住者の健康確認方法。 - 【請求項8】 居住者の生活情報を検知して前記居住者
の健康状態を判断し外部からの異常発見を可能とする健
康確認装置であって、住宅における複数の電源系統の電
源ブレーカを通る電源線に取り付けられたクランプ式電
流センサと、前記クランプ式電流センサにより測定され
た各電源系統の電流値と予め測定しておいた前記居住者
の通常の電流使用パターンとを比較して前記居住者の健
康状態を判断するコンピュータとを有することを特徴と
する居住者の健康確認装置。 - 【請求項9】 前記コンピュータは、前記コンピュータ
の出力した前記健康状態の判断結果を格納および表示可
能な健康管理センタの情報処理部に通信網を介して接続
してあることを特徴とする請求項8に記載の居住者の健
康確認装置。 - 【請求項10】 前記情報処理部は、通信網を介して接
続された情報端末からの要求により、前記健康状態の判
断結果を前記情報端末に出力することを特徴とする請求
項9に記載の居住者の健康確認装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2000293851A JP2002109663A (ja) | 2000-09-27 | 2000-09-27 | 居住者の健康確認方法および居住者の健康確認装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2000293851A JP2002109663A (ja) | 2000-09-27 | 2000-09-27 | 居住者の健康確認方法および居住者の健康確認装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2002109663A true JP2002109663A (ja) | 2002-04-12 |
Family
ID=18776566
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2000293851A Withdrawn JP2002109663A (ja) | 2000-09-27 | 2000-09-27 | 居住者の健康確認方法および居住者の健康確認装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2002109663A (ja) |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005102428A (ja) * | 2003-09-25 | 2005-04-14 | Kansai Electric Power Co Inc:The | 消費電力量監視による異常検知装置 |
JP2012029309A (ja) * | 2007-06-21 | 2012-02-09 | Mitsubishi Electric Corp | 機器状態検出装置および生活行動推定装置 |
JP2013092846A (ja) * | 2011-10-24 | 2013-05-16 | Mitsubishi Electric Corp | タイマ検知装置、異常検知装置、及び異常検知システム |
JP2013127822A (ja) * | 2013-03-27 | 2013-06-27 | Mitsubishi Electric Corp | タイマ検知装置及び異常検知装置 |
US9746504B2 (en) | 2012-12-03 | 2017-08-29 | Mitsubishi Electric Corporation | Fault detection device, fault detection method, and program |
JP2020120075A (ja) * | 2019-01-28 | 2020-08-06 | 株式会社荏原製作所 | 研磨方法および研磨装置 |
JP2020181257A (ja) * | 2019-04-23 | 2020-11-05 | 学校法人幾徳学園 | 見守り対象者の心身状態を推定する学習モデルの教師データを生成する方法及びシステム |
-
2000
- 2000-09-27 JP JP2000293851A patent/JP2002109663A/ja not_active Withdrawn
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005102428A (ja) * | 2003-09-25 | 2005-04-14 | Kansai Electric Power Co Inc:The | 消費電力量監視による異常検知装置 |
JP2012029309A (ja) * | 2007-06-21 | 2012-02-09 | Mitsubishi Electric Corp | 機器状態検出装置および生活行動推定装置 |
JP2013092846A (ja) * | 2011-10-24 | 2013-05-16 | Mitsubishi Electric Corp | タイマ検知装置、異常検知装置、及び異常検知システム |
US9746504B2 (en) | 2012-12-03 | 2017-08-29 | Mitsubishi Electric Corporation | Fault detection device, fault detection method, and program |
JP2013127822A (ja) * | 2013-03-27 | 2013-06-27 | Mitsubishi Electric Corp | タイマ検知装置及び異常検知装置 |
JP2020120075A (ja) * | 2019-01-28 | 2020-08-06 | 株式会社荏原製作所 | 研磨方法および研磨装置 |
JP7169210B2 (ja) | 2019-01-28 | 2022-11-10 | 株式会社荏原製作所 | 研磨方法および研磨装置 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20071204 |