JP2010262509A - センサネットワークシステム、データ処理装置、およびデータ処理方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】センサノード20として、当該センサで対象者の状態や動作を示す対象者データを検出して送信する対象者センサノード20Aと、当該センサで対象者の周囲の環境や物の状態を示す環境データを検出して送信する環境センサノード20Bとを備え、データ処理装置10において、制御処理部11により、これらセンサノード20から通信ネットワーク30を介して対象者データ、環境データ、および消費エネルギーデータを、センサデータとして収集し、最適値算出部12により、これらセンサデータに含まれる環境データのうち対象者の周囲の環境や物の状態を制御可能な可制御センサデータについて、これらセンサノードに基づき消費エネルギーデータを最小とする最適値を算出する。
【選択図】 図1
Description
すなわち、使用機器の省エネを実現するには、対象者と機器の使用環境の状態をセンシングし、その状態での使用機器の消費エネルギーを同時に測定し、消費エネルギーを対象者と環境の状態から予測する必要がある。そして、その予測した関数を使用して、消費エネルギーを最小にする、制御可能な対象者、環境、物の状態を計算して対象者に提示し、注意を喚起して消費エネルギーを削減する方法が求められている。
[センサネットワークシステム]
まず、図1を参照して、本実施の形態にかかるセンサネットワークシステムについて説明する。図1は、本実施の形態にかかるセンサネットワークシステムの構成を示すブロック図である。
このセンサネットワークシステム1は、複数のセンサノード20(20A,20B,20C)と、1つのデータ処理装置10とから構成されている。
データ処理装置10は、データ処理装置10装置やパーソナルコンピュータなどの情報処理装置からなり、通信ネットワーク30を介して受信したセンサノード20からのセンサデータを収集して演算処理する機能を有している。
次に、図2を参照して、本実施の形態にかかるデータ処理装置10の構成について説明する。図2は、本実施の形態にかかるデータ処理装置の構成を示すブロック図である。
このデータ処理装置10には、主な機能部として、制御処理部11、最適値算出部12、記憶部13、および通信インターフェース部(以下、通信I/F部という)14が設けられている。
次に、図3を参照して、本実施の形態にかかるセンサノード20の構成について説明する。図3は、本実施の形態にかかるセンサノードの構成を示すブロック図である。
このセンサノード20には、主な機能部として、ノード制御部21、センサ22、記憶部23、および通信インターフェース部(以下、通信I/F部という)24が設けられている。センサノード20の構成については、検出するセンサデータに応じてセンサ22が異なるものの、対象者センサノード20A、環境センサノード20B、および消費エネルギーセンサノード20Cにおいて基本的構成は同一である。
対象者センサノード20Aでは、センサ22として対象者の状態や動作を検出するセンサデバイスが用いられる。具体的には、筋力、微妙な動作、心拍や脈拍などの生体信号を詳細に把握できるようなセンサが好ましい。また、対象者センサノード20Aは対象者に装着されるためバッテリにより駆動され、衣服型やリストバンド型あるいは腕時計型のように装着して違和感のないような形状であることが望ましい。
通信I/F部24は、専用の通信回路からなり、通信ネットワーク30を介してデータ処理装置10とデータ通信を行う機能を有している。特に、通信ネットワーク30として無線通信ネットワークを用いる場合には、無線LAN、特定小電力無線、微弱無線、ZigBee(登録商標)、Bluetooth(登録商標)などの無線方式に基づき、データ通信を行う無線モジュールを用いればよい。
次に、本実施の形態にかかるセンサネットワークシステムの動作について説明する。
各センサノード20は、ノード制御部21により、定期的、センサ22での検出結果に応じたイベント発生時、あるいはデータ処理装置10からの指示に応じて、センサ22での検出結果であるセンサデータを、通信I/F部24から通信ネットワーク30を介してデータ処理装置10へ送信する。
次に、図4を参照して、本実施の形態にかかるデータ処理装置10での予測関数係数算出処理について説明する。図4は、本実施の形態にかかるデータ処理装置での予測関数係数算出処理を示すフローチャートである。
次に、図5および図6を参照して、本実施の形態にかかるデータ処理装置10での最適値算出処理について説明する。図5は、本実施の形態にかかるデータ処理装置での最適値算出処理を示すフローチャートである。図6は、本実施の形態にかかるデータ処理装置での他の最適値算出処理を示すフローチャートである。
図5の最適値算出処理において、最適値算出部12は、まず、記憶部13に保存されている新たなセンサデータを読み出し、これらセンサデータのうち対象者の周囲の環境や物の状態を制御可能な可制御センサデータxi(iは、1≦i≦Mの整数)からベクトルXを構成するとともに(ステップ110)、これらセンサデータのうち対象者の周囲の環境や物の状態を制御不可能な不可制御センサデータyj(jは、1≦j≦Nの整数)からベクトルYを構成する(ステップ111)。また、最適値算出部12は、記憶部13から予測関数12Aの係数wk(kは、1≦k≦Lの整数)を取得して係数ベクトルWを構成する(ステップ112)。
次に、最適値算出部12は、この予測値qをベクトルXの各可制御センサデータxiで偏微分することにより得られた更新ベクトルΔXによりベクトルXを更新する(ステップ114)。
一方、ステップ115において、絶対値|ΔX|が許容誤差εWに収まっている場合(ステップ115:YES)、最適値算出部12は、その時点におけるベクトルXの各可制御センサデータxiを、可制御センサデータの最適値として記憶部13へ保存し(ステップ116)、一連の最適値算出処理を終了する。
図6の最適値算出処理において、最適値算出部12は、まず、記憶部13に保存されている新たなセンサデータを読み出し、これらセンサデータのうち対象者の周囲の環境や物の状態を制御可能な可制御センサデータxi(iは、1≦i≦Mの整数)からベクトルXを構成するとともに(ステップ120)、これらセンサデータのうち対象者の周囲の環境や物の状態を制御不可能な不可制御センサデータyj(jは、1≦j≦Nの整数)からベクトルYを構成する(ステップ121)。
これにより、最適値算出部12は、これらベクトルX,Yおよび係数ベクトルWにより、予測関数12Aを構成する(ステップ123)。
ある居室内に、対象者に装着された対象者センサノード20A(U)、環境センサノード20B(E1〜E8)、および消費電力を検出する消費エネルギーセンサノード20C(P1,P2)が配置されており、居室外に、外気温や日照量を検出する環境センサノード20B(E9,E10)が配置されている。
このうち、消費エネルギーは消費エネルギーセンサノード20Cで得られた電力値P1,P2の和とし、対象者センサノード20Aと環境センサノード20Bが可制御センサデータUa,Ub,E1〜E8を検出し、環境センサノード20Bが不可制御センサデータE9,E10を検出するものとする。
消費エネルギーセンサノード20Cは、クランプ式の消費電力センサで、コンセントなどにつけられて、そのコンセントから電力を取る照明や空調、TVなどの消費電力を計測する。
図7に示したように、予め利用可能な環境センサノード20Bを測定環境中に設置する。設置者が設置環境や対象者に関する行動知識に従って設置することが好ましい。例えば、対象者が毎日必ず居る場所や必ず手に取る物などには優先的に設置する。
このようにして、ある決められた期間において、データ処理装置10は、各センサノード20からセンサデータを収集する。この際、図8のうち、破線四角で囲われている期間のように、環境センサノード20Bからセンサデータ(イベント発生)が通知された部分は重点的に収集する。
この後、データ処理装置10は、算出した上記最適値を対象者へ提示し、あるいはこの最適値に基づき、対象者の周囲に配置されて当該周囲環境を制御可能な制御装置を制御する。
このように、本実施の形態は、センサノード20として、当該センサで対象者の状態や動作を示す対象者データを検出してデータ処理装置10へ送信する対象者センサノード20Aと、当該センサで対象者の周囲の環境や物の状態を示す環境データを検出してデータ処理装置10へ送信する環境センサノード20Bとを備え、データ処理装置10において、制御処理部11により、これらセンサノード20から通信ネットワーク30を介して対象者データ、環境データ、および消費エネルギーデータを、センサデータとして収集し、最適値算出部12により、これらセンサデータに含まれる環境データのうち対象者の周囲の環境や物の状態を制御可能な可制御センサデータについて、これらセンサノードに基づき消費エネルギーデータを最小とする最適値を算出するようにしたものである。
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
Claims (9)
- 物や人などの様々な対象に取り付けられて搭載したセンサによりセンサデータを検出する複数のセンサノードを含み、これらセンサノードからセンサデータを収集するセンサネットワークシステムであって、
前記センサノードは、
当該センサで対象者の状態や動作を示す対象者データを検出する対象者センサノードと、
当該センサで前記対象者の周囲の環境や物の状態を示す環境データを検出する環境センサノードと
を含み、
通信ネットワークを介して前記センサノードからの各種センサデータを収集する制御処理部と、
これらセンサデータを演算処理することにより、前記対象者データおよび前記環境データのうち前記対象者の周囲の環境や物の状態を制御可能な可制御センサデータについて、前記消費エネルギーデータを最小とする最適値を算出する最適値算出部と
を備える
ことを特徴とするセンサネットワークシステム。 - 請求項1に記載のセンサネットワークシステムにおいて、
前記センサノードは、当該センサで前記対象者が使用する機器で消費しているエネルギーを示す消費エネルギーデータを検出して送信する消費エネルギーセンサノードをさらに含み、
前記最適値算出部は、前記センサノードからトレーニング用として収集した前記対象者データ、前記環境データ、および前記消費エネルギーデータに基づいて、対象者データおよび環境データと、消費エネルギーデータとの関係を示す予測関数を導出し、この予測関数を用いて前記最適値を算出する
ことを特徴とするセンサネットワークシステム。 - 請求項1に記載のセンサネットワークシステムにおいて、
前記最適値算出部は、前記センサデータに含まれる前記可制御センサデータとこれ以外の不可制御センサデータとに基づいて前記消費エネルギーデータを予測する予測関数を有し、この予測関数で予測した消費エネルギーデータを当該可制御センサデータで偏微分することにより当該可制御センサデータの更新量を算出して、当該更新量で当該可制御センサデータを更新し、当該更新量の絶対値が判定範囲内に収まるまで、更新後の可制御センサデータと前記不可制御センサデータとを用いた前記更新量の算出処理および当該可制御センサデータの更新処理を繰り替えし実行し、当該更新量の絶対値が判定範囲内に収まった時点の可制御センサデータの値を前記最適値として算出することを特徴とするセンサネットワークシステム。 - 請求項1に記載のセンサネットワークシステムにおいて、
前記最適値算出部は、前記センサデータに含まれる前記可制御センサデータとこれ以外の不可制御センサデータとに基づいて前記消費エネルギーデータを予測する予測関数を有し、この予測関数で予測した消費エネルギーデータを当該可制御センサデータで偏微分した値がゼロに等しいと定義して得られる連立方程式を解くことにより、前記可制御センサデータの最適値を算出することを特徴とするセンサネットワークシステム。 - 物や人などの様々な対象に取り付けられて搭載したセンサによりセンサデータを検出する複数のセンサノードとして、当該センサで対象者の状態や動作を示す対象者データを検出する対象者センサノードと、当該センサで前記対象者の周囲の環境や物の状態を示す環境データを検出する環境センサノードとを含み、これらセンサノードからセンサデータを収集するセンサネットワークシステムで用いられるデータ処理装置であって、
通信ネットワークを介して前記センサノードからの各種センサデータを収集する制御処理部と、
これらセンサデータを演算処理することにより、前記対象者データおよび前記環境データのうち前記対象者の周囲の環境や物の状態を制御可能な可制御センサデータについて、前記消費エネルギーデータを最小とする最適値を算出する最適値算出部と
を備えることを特徴とするデータ処理装置。 - 請求項5に記載のデータ処理装置において、
前記センサノードとして、当該センサで前記対象者が使用する機器で消費しているエネルギーを示す消費エネルギーデータを検出して送信する消費エネルギーセンサノードをさらに含み、
前記最適値算出部は、前記センサノードからトレーニング用として収集した前記対象者データ、前記環境データ、および前記消費エネルギーデータに基づいて、対象者データおよび環境データと、消費エネルギーデータとの関係を示す予測関数を導出し、この予測関数を用いて前記最適値を算出する
ことを特徴とするデータ処理装置。 - 請求項5に記載のデータ処理装置において、
前記最適値算出部は、前記センサデータに含まれる前記可制御センサデータとこれ以外の不可制御センサデータとに基づいて前記消費エネルギーデータを予測する予測関数を有し、この予測関数で予測した消費エネルギーデータを当該可制御センサデータで偏微分することにより当該可制御センサデータの更新量を算出して、当該更新量で当該可制御センサデータを更新し、当該更新量の絶対値が判定範囲内に収まるまで、更新後の可制御センサデータと前記不可制御センサデータとを用いた前記更新量の算出処理および当該可制御センサデータの更新処理を繰り替えし実行し、当該更新量の絶対値が判定範囲内に収まった時点の可制御センサデータの値を前記最適値として算出することを特徴とするデータ処理装置。 - 請求項5に記載のデータ処理装置において、
前記最適値算出部は、前記センサデータに含まれる前記可制御センサデータとこれ以外の不可制御センサデータとに基づいて前記消費エネルギーデータを予測する予測関数を有し、この予測関数で予測した消費エネルギーデータを当該可制御センサデータで偏微分した値がゼロに等しいと定義して得られる連立方程式を解くことにより、前記可制御センサデータの最適値を算出することを特徴とするデータ処理装置。 - 物や人などの様々な対象に取り付けられて搭載したセンサによりセンサデータを検出する複数のセンサノードとして、当該センサで対象者の状態や動作を示す対象者データを検出する対象者センサノードと、当該センサで前記対象者の周囲の環境や物の状態を示す環境データを検出する環境センサノードとを含み、これらセンサノードからセンサデータを収集するセンサネットワークシステムで用いられるデータ処理方法であって、
制御処理部が、通信ネットワークを介して前記センサノードからの各種センサデータを収集する制御処理ステップと、
最適値算出部が、これらセンサデータを演算処理することにより、前記対象者データおよび前記環境データのうち前記対象者の周囲の環境や物の状態を制御可能な可制御センサデータについて、前記消費エネルギーデータを最小とする最適値を算出する最適値算出ステップと
を備えることを特徴とするデータ処理方法。
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JP2009113431A JP2010262509A (ja) | 2009-05-08 | 2009-05-08 | センサネットワークシステム、データ処理装置、およびデータ処理方法 |
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KR101381315B1 (ko) * | 2012-08-17 | 2014-04-14 | (주)에이시에스 | 유비쿼터스 센서 네트워크 기반 인쇄회로기판 생산시 에너지 및 불량률 저감시스템 |
Citations (2)
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---|---|---|---|---|
JPS62280533A (ja) * | 1986-05-28 | 1987-12-05 | Daikin Ind Ltd | 空気調和機の室温制御装置 |
JP2006079363A (ja) * | 2004-09-09 | 2006-03-23 | Tempearl Ind Co Ltd | 省エネルギー対策方法及び対策装置 |
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