JP2011167434A - 就寝中の寝具内温湿度を用いた快眠数値化方法 - Google Patents

Abstract

【課題】快適な睡眠を計る普遍的な数値の尺度がない。そこで、人の体温や体脂肪率のように明快で、かつ物理的な数値の尺度を提供する。
【解決手段】就寝中の時系列の温湿度記録を温湿度ロガーにて採取し、そのデータをパソコンにて処理をすることにより、快眠温湿度域ヒット率という新しい数値を計算する。快適な睡眠を計れる初めての数値の尺度として、この快眠温湿度域ヒット率を導入する。
【選択図】図２

Description

本発明は、就寝中の布団もしくはベッドの、寝具内温湿度から、快適な睡眠の判定や比較ができる普遍的な尺度としての数値を
算出する事に関する。

従来から、温度や湿度を計るセンサーおよびその記録具としてのロガーと呼ばれる機器は存在する。本発明は、それらを利用し、コンピュータプログラムを使う。

快適な睡眠を計る普遍的な数値の尺度がまだない。
人の体温や体脂肪率のように明快で、かつ物理的な数値の尺度がないため安眠の判定方法がなく不便である。

温湿度センサーとその記録ができる記憶装置を利用し、
就寝中の時系列の温湿度記録を採取し、
コンピュータプログラムを使って処理し、
快眠温湿度域ヒット率という新しい数値を算出する。
この快眠温湿度域ヒット率が、快適な睡眠を計る初めての普遍的で単純な数値の尺度となる。これが安眠の判定方法となる。

快眠温湿度域ヒット率の考え方は、人間が就寝時に快適と感じる温湿度域に、睡眠中の寝具内環境がどのくらい当てはまったかの割合を基本とする。快適域内であった確率とでも呼んでよい数値である。最高は１００％の値となる。

前記の快眠温湿度域ヒット率が、睡眠の快適さを表わす初めての普遍的な尺度となり以下のような利益を生み出す。
季節ごとの寝具選択への判断や、睡眠時の空調機のレベル選択への判定、その日の体調の予測や早めの措置、健康のための目標値や、基準値の設定、他人との比較、がこの数値を使って可能となる。

温湿度ロガーの使用の見取り図 温湿度の時間経過図 温湿度の快適域へのプロットの例 図２の一部を拡大

まず以下の旧知の事柄を前提とし、実施例を記述する。
睡眠時の快適さは、睡眠時の寝具内の温湿度の影響が大きい。またその快適域は、おおよそ決まっている。睡眠時の着衣や室内の温湿度、および就寝開始時と終了時、などで多少の差はあるが、おおよそ成人であれば、温度は摂氏３３℃±１℃の範囲で、その中心値の誤差も１℃未満。湿度については４５％±５％である。特に温度に関しては、驚きであるが季節、性別、人種にはほとんど差が出ない。
ただ誤差が生じるのが、測定する寝具内の場所の問題である。通常は人体に直接接触しない寝着と布団との間の腰やお腹付近の空気を測定する。しかしそれが敷き布団側の場合、つまり就寝者から見て下側の場合、快適な温度は摂氏３３℃±１℃と言われており、上布団側のそれは、約３２℃±１℃と異なる。湿度も同じように若干だが異なる。
以上の事を前提とし、今回は敷き布団側、つまり寝着と敷き布団の間の、お腹の位置の空気の温湿度を計った。実際に快眠温湿度域ヒット率を計算し、その算出方法の説明とする。まず温湿度の快適域は図３の四角の枠の中となる。縦軸が温度、横軸が湿度で、温度３２℃〜３４℃、湿度は４０％〜５０％の枠である。

就寝時の温湿度を記録する温湿度ロガーと呼ばれる機器のセンサー部分を寝具内に入れる。図１の見取り図を参照。センサーは、就寝者の寝着と敷き布団の間で、お腹のあたりに設置する。寝返りなどでセンサーの位置がズレないようにシーツと糸で敷き布団に固定する。今回のデータのサンプリング間隔は、１分間隔とした。手持ちのセンサーおよびロガーの機能は、その６０倍の毎秒間隔の記録も可能であったが、図２のグラフの時刻の目盛が見えにくい事と、１分間隔でも十分精度の高い数値が得られるという確信を、繰り返しの計測の経験から得られたので、１分とした。

ロガーで記録されたデータはパソコンに持ち込み処理した。図２のグラフにあるような、１分間隔の時系列の温度と湿度のデータが採取された。この図２のグラフは横向きなので、向かって右側に見える目盛は実際には水平軸で経過時間である。約６時間分の経過時間の表示となっている。下に見えるのが温度の摂氏の軸で、実際には垂直軸で左側に位置する。目盛は摂氏２０℃〜３５℃を表示している。上に見えるのが、湿度の割合の軸で実際には垂直軸で右側に位置する。目盛は３０％〜６５％を表示している、その図２の基データを、図３にある快適域が中心となって、温度と湿度がＸＹ軸になっているグラフに１つ１つプロットしてゆく。図３自体は処理のイメージを表現したもので、実際にこのグラフをコンピュータに作図させる必要はない。枠内にプロットされる割合が得たい結果である。

前記の図３の快適域の中にプロットされたデータ数の全体に対する割合が快眠温湿度域ヒット率となる。ただし睡眠開始後１５分間は除外値として、対象から除いた。また寝返り具合によっては、センサーが寝具外にはみ出してしまう場合も考えられるので、採取温度と室温とが３℃まで接近したら異常値として予め除外するルールとした。が、今回該当はなかった。これら除外のルールにはまだ議論の余地がある。

今回のデータの快眠温湿度域ヒット率は３６％であった。対象睡眠時間６時間１１分、分析対象データ数３５６個、その内、快適域の数が１２９個であった。１２９÷３５６≒０．３６にて割り出された。

本来の目的ではないが、今回の結果数値３６％と基データの分析をしてみる。
図２の６の台形ａ、７の台形ｂ、の部分をご覧いただきたい。この台形の形をしているのは、温度の数値である。その部分を拡大した図４の方も参照していただきたい。こちらは本来の時間軸を水平軸に戻してある。かつ３４℃と３２℃の快適域の境界線が水平に入っている。まず、そもそもこの台形の形状の理由は、３６℃前後が最高温度である発熱体としての人体の熱と、熱が床、空気などに逃げてゆく冷却体としての寝具全体とが、この台形の頂上の部分で均衡している状態と考えられる。一定時間後に必ず急降下しているのは、寝具内を暑く感じた為の無意識の払いのけ動作か、それとも正常な定期的寝がえりか、どちらかの理由であろう。このデータの場合、台形ａから急降下して、次の快適域に復帰するまで３０分以上もかかっている事から、前者でなければ、よほど寝像の悪い就寝者だったのであろう。しかし、もし前者の場合、この就寝者の温度の快適上限値は２４℃より少し下という事になる。なぜなら２４℃以下で、この急降下が複数回起きている。よって２４℃は快適域の外と見るのが普通である。
そこで、快適温度の中心値を最大誤差範囲の−１℃の範囲で３３℃から３２℃に変更して、温度の快適域が３１℃〜３３℃として再計算してみた。結果、快眠温湿度域ヒット率は３６％を逆に大きく下回った。また中心値を３２．５℃としてもやはり少し３６％を下回る。つまり、温度の快適上限値が２４℃より仮に下としても、今回の睡眠環境は、快眠には程遠いよくない環境と言える。
結果数値３６％と基データの分析の結論としては、採取した睡眠環境は、温度の台形の形状と急降下の形が複数回、対になっている事から、時間が経つと寝具内が非常に暑くなる改善の余地がある環境と言えるだろう。また今回の計算では、中心値の誤差の移動を考慮に入れていない。考慮に入れれば３６％よりもっと悪い数値になりますます改善すべき睡眠環境と判断される。

データの採取日時は、２０１０年２月９日深夜から翌１０日の早朝まで。睡眠時間６時間１１分中、５時間５６分がデータの対象範囲となった。完全な冬期であるが室温はエアコンで２０℃に設定した状態で行った。温湿度ロガーは国内メーカーの製品を使った。

尚、この快眠温湿度域ヒット率と睡眠の時間数とを組み合わす事で新たな睡眠の量的な尺度数値の可能性も考えられる。

１ センサー
２ 操作盤
３ 温度目盛
４ 湿度目盛
５ 時刻目盛
６ 台形ａ
７ 台形ｂ
８ 快眠温湿度の枠

Claims (2)

1. 就寝中に寝具内の温湿度をセンサーを使い採取するステップと、
   該センサーで検知したデータを記録するステップと、
   該記録データが所定の領域内におさまっているかの割合を判定するステップからなることを特徴とする、快適な睡眠を計る判定方法。
2. 温湿度をセンサーを使い、
   該センサーで検知したデータを記憶し、
   該記録データが所定の領域内におさまっているかの割合を判定するプログラムとで構成される、快適な睡眠を計る基準値を算出するシステム。

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