JP2013045197A - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】機器消費電力推定部は、複数の領域に分割される大領域内に配置されている複数の機器それぞれの消費電力を推定する。機器存在確率推定部は、機器が領域に存在する確率である機器存在確率を推定する。責任分担率決定部は、領域における消費電力を大領域内に存在し得る各人で分担するときの各人の割合である責任分担率を決定する。消費電力割当部は、複数の機器それぞれの消費電力、機器存在確率、及び責任分担率に基づいて、各人の消費電力の割当量を計算する。本技術は、例えば、家庭において、家族の各人の消費電力を推定する情報処理装置に適用できる。
【選択図】図1
Description
1.情報処理装置の構成例
2.個人iの消費電力量Wiの計算方法(第1および第2の計算方法)
3.消費電力wk(t)の算出方法
4.個人存在確率Sji(t)の算出方法
5.機器存在確率Ejk(t)の算出方法
6.責任分担率Rij(t)の算出方法
7.消費電力推定技術の例
図1は、本技術が適用された情報処理装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
上述したように、個人iの消費電力量Wiは式(1)により得られるが、式(1)の実際の計算方法としては、以下の2通りの考え方に基づく第1および第2の計算方法が少なくとも考えられる。
図2は、個人iの消費電力量Wiを求める第1の計算方法の概念図を示している。
次に、個人iの消費電力量Wiを求める第2の計算方法について説明する。図4は、第2の計算方法の概念図を示している。
次に、消費電力wk(t)、個人存在確率Sji(t)、機器存在確率Ejk(t)、及び、責任分担率Rij(t)それぞれの具体的な算出方法について説明する。
図6に示されるように、各機器kに、時刻tの消費電力をリアルタイムに計測し、計測結果を、無線または有線で情報処理装置1に送信するモニタリング装置が内蔵されており、機器kの消費電力wk(t)は、このモニタリング装置を用いて計測することができる。計測結果は、リアルタイムに情報処理装置1に送信するものでもよいし、時刻情報を付加して、所定のまとまった単位で送信するものでもよい。機器kと情報処理装置1との通信には、家電向けの短距離無線通信規格の一つであるZigBee(登録商標)などを採用することができる。
図7に示されるような、消費電力の計測機能を備える電源タップであるスマートタップや、図8に示されるような、機器kの電源コードにクランプして、消費電力を計測するスマートクランプ(クランプメータ)を用いて計測することができる。スマートタップやスマートクランプも、上述したZigBee(登録商標)等の通信機能により、計測結果を、無線または有線で情報処理装置1に送信することができる。スマートタップを取り付けできない機器kについては、上記(1.1)と同様、背景残差として取り扱うことができる。
家庭への電源供給の大元となる配電盤の一箇所をスマートクランプでクランプして総消費電流を計測し、計測結果から、家庭内に接続されている各機器kの電源のオン・オフおよび消費電力を推定する技術がある。この消費電力推定技術を用いて、各機器kの消費電力wk(t)を計測することができる。消費電力推定技術としては、例えば、上述の非特許文献1にも記載されている、整数二次計画問題として解く方法や、Factorial HMM(Hidden Markov Model)によりモデル化して解く方法がある。Factorial HMMによりモデル化して解く方法については後述する。
上述した内蔵モニタリング装置による計測、外付けモニタリング装置による計測、および、消費電力推定の2つ以上を組み合わせて、各機器kの消費電力wk(t)を計測してもよい。
近年の環境意識の高まり、節電技術の進展に伴い、将来的には、家庭やオフィスで機器ごとの消費電力情報を容易に得ることができるようになることが考えられる。そのような場合には、情報処理装置1は、そこから提供される消費電力情報を取得して利用することができる。
次に、個人存在確率推定部12による、時刻tに人iが部屋jに存在する確率である個人存在確率Sji(t)の算出方法について説明する。
個人存在確率推定部12は、各部屋jに対して人の存在確率を予め決定し、データベースとして保有しておき、そのデータベースから人の存在確率を算出する。
個人存在確率推定部12は、無線通信デバイスの検出結果から、人の存在確率を算出することができる。すなわち、図9に示されるように、時計や携帯電話機、オフィスであれば社員証など、人が普段身につけて持ち歩く装置に、ポーリングコマンドに対して自分のID等を応答するRFタグなどが組み込まれる。家庭内の各所には、所定の通信範囲内に存在するRFタグを検出するリーダライタが設置される。そして、個人存在確率推定部12は、各リーダライタで検出されたRFタグを示すIDの記録、応答時の電場強度などの付随情報から、RFタグを身に付けた人の位置を確率的に同定し、人の存在確率を算出する。リーダライタを設置する位置および個数やリーダライタの通信範囲は、位置を識別する粒度に応じて適切に設定することができる。
個人存在確率推定部12は、人感センサの検出結果から、人の存在確率を算出することができる。すなわち、各部屋に人感センサが配置され、人感センサが、人の有無を検出し、検出結果を情報処理装置1に有線または無線により送信する。個人存在確率推定部12は、人が検知された部屋に応じて、予め定めた確率で、特定の個人が存在するものとする。例えば、書斎で人が検知された場合には、90%の確率で父の存在を検出したとし、10%の確率で母の存在を検出したとする。以上のような検出結果に基づいて、人の存在確率を算出することができる。
図10に示されるように、人が、普段身につけて持ち歩くウェアラブルセンサとして、周囲の映像を撮像するカメラを身につけ、個人存在確率推定部12は、カメラが撮像した映像から、SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)等の技術を用いて人の位置を確率的に推定する。ウェアラブルセンサとして、人が普段身につけている携帯電話機の撮像機能を用いてもよい。
家庭内の各所にカメラおよびマイクロホンが配置され、個人存在確率推定部12は、その配置されたカメラおよびマイクロホンで取得された画像信号および音声信号に基づいて、例えば、顔認識や音声認識等を行うことで、誰がどの部屋にいるかを認識し、人の存在確率を算出する。カメラおよびマイクロホンで取得された画像信号および音声信号に基づいて、ユーザとその位置を識別する技術としては、例えば、本出願人による特開2009−31951号公報に記載の技術が利用できる。
近年の個人化/ライフログ解析技術の進展に伴い、将来的には、家庭やオフィスで人の常時トラッキングや動線分析・行動予測などを行う装置が容易に利用可能となることが考えられる。そのような場合には、情報処理装置1は、その装置から提供される人の存在を示す情報を取得して利用することができる。
個人存在確率推定部12は、上述した(2.1)乃至(2. 6)のうちのいずれかを用いて推定された人iの存在確率を用いて、個人存在確率Sji(t)を算出する。なお、(2.1)乃至(2.6)のうちのいずれを採用するかは、例えば、スマートフォンを絶えず所持している父親は、(2.2)の推定方法を使うなど、各人に対して好適な推定方法を選択することができる。また、算出可能な全ての推定方法で存在確率を算出し、それらの算出結果を、重み付き平均などの処理で統合して、最終的に得られた結果を、その人の存在確率として用いてもよい。
次に、機器存在確率推定部13による、時刻tに、機器kが部屋jに存在する確率である機器存在確率Ejk(t)の算出方法について説明する。
部屋jに対する機器kの機器存在確率Ejk(t)が、予め決定されて、データベースに保存される。例えば、テレビジョン受像機が居間に存在する確率100%、冷蔵庫が台所に存在する確率100%、背景残差は各部屋に等確率で存在する、などのようにデータベースに保存される。機器存在確率推定部13は、そのデータベースから取得して、機器kの機器存在確率Ejk(t)を算出する。なお、時刻や曜日、季節等に応じた人の行動パターンに応じて、機器kの機器存在確率Ejk(t)が変更されるようにデータベースに設定されていてもよい。
(2.2)で上述した無線通信デバイスが、人ではなく、各機器kに内蔵されていたり、外側に貼り付けられるなどされている場合、機器存在確率推定部13は、無線通信デバイスを検出することで、機器kの機器存在確率Ejk(t)を算出することができる。
機器消費電力推定部11が出力する機器kの消費電力wk(t)から、機器kのON状態およびOFF状態を知ることができる。機器kのON状態は、そのとき家庭にいる人によって引き起こされると仮定し、機器存在確率推定部13は、機器kの機器存在確率Ejk(t)を、人の存在確率を用いて算出することができる。なお、機器存在確率Ejk(t)は、時刻に依存しないものとみなす。
機器存在確率推定部13は、機器kごとに、上述した(3.1)乃至(3.3)のうちのいずれかを選択して機器存在確率Ejk(t)を算出することができる。また、算出可能な全ての方法で機器存在確率Ejk(t)を算出し、それらの算出結果を、重み付き平均などの処理で統合して、最終的に得られた結果を、機器kの機器存在確率Ejk(t)として用いてもよい。
次に、責任分担率決定部14による、部屋jで消費された電力を人iが分担する割合である責任分担率Rij(t)の算出方法について説明する。
責任分担率決定部14は、各部屋jに対して各人iの責任割合を予め決定し、データベースとして保有しておき、データベースから取得することにより、各部屋jに対する各人iの責任分担率Rij(t)を算出する。データベースには、例えば、書斎での消費電力は、父親の責任分担率100%、日曜日の午前中の居間での消費電力の責任分担率は、父親50%、子供40%、母親10%などと設定することができる。時刻や曜日、季節等に応じた人の行動パターンに基づいて各部屋jに対する各人iの責任分担率Rij(t)が変更されるように設定されていてもよい。
責任分担率決定部14は、ある部屋rjについて、時刻tに、その部屋に特定の人piが存在する確率Pt(pi|rj)が得られる場合、その人piの責任分担率Rij(t)を、その人piの存在確率確率Pt(pi|rj)に応じて、次式(8)により算出する。
配電盤などの電源供給の大元の一箇所で消費電流を計測した結果から、そこに接続されている機器の状態(ON状態およびOFF状態)を推定する技術の例として、Factorial HMMによりモデル化して解く方法について簡単に説明する。
初めに、Factorial HMMについて簡単に説明する。図13は、通常のHMMとFactorial HMMをグラフィカルモデルで表現した図である。
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここで、コンピュータには、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどが含まれる。
(1)
複数の領域に分割される大領域内に配置されている複数の機器それぞれの消費電力を推定する機器消費電力推定部と、
前記機器が前記領域に存在する確率である機器存在確率を推定する機器存在確率推定部と、
前記領域における消費電力を前記大領域内に存在し得る各人で分担するときの各人の割合である責任分担率を決定する責任分担率決定部と、
前記複数の機器それぞれの消費電力、前記機器存在確率、及び前記責任分担率に基づいて、前記各人の消費電力の割当量を計算する消費電力割当部と
を備える情報処理装置。
(2)
前記消費電力割当部は、前記大領域内に存在し得る各人について、所定の期間の、前記機器の消費電力および前記機器存在確率と、その機器存在確率の前記領域における前記責任分担率を、全ての前記機器及び前記領域について積算することにより、前記各人の消費電力の割当量を計算する
前記(1)に記載の情報処理装置。
(3)
所定の時刻に、前記大領域内に存在し得る各人が前記領域に存在する確率である個人存在確率を推定する個人存在確率推定部をさらに備える
前記(1)または(2)に記載の情報処理装置。
(4)
前記機器存在確率推定部は、前記機器存在確率を、前記機器がON状態となったときの前記個人存在確率の累積により推定する
前記(3)に記載の情報処理装置。
(5)
前記責任分担率決定部は、各人の前記責任分担率を、その人の前記個人存在確率に応じて決定する
前記(3)または(4)のいずれかに記載の情報処理装置。
(6)
前記機器消費電力推定部は、背景残差を一つの前記機器とみなして消費電力を推定する
前記(1)乃至(5)のいずれかに記載の情報処理装置。
(7)
複数の領域に分割される大領域内に配置されている複数の機器それぞれの消費電力を推定し、
前記機器が前記領域に存在する確率である機器存在確率を推定し、
前記領域における消費電力を前記大領域内に存在し得る各人で分担するときの各人の割合である責任分担率を決定し、
前記複数の機器それぞれの消費電力、前記機器存在確率、及び前記責任分担率に基づいて、前記各人の消費電力の割当量を計算する
ステップを含む情報処理方法。
(8)
コンピュータに、
複数の領域に分割される大領域内に配置されている複数の機器それぞれの消費電力を推定し、
前記機器が前記領域に存在する確率である機器存在確率を推定し、
前記領域における消費電力を前記大領域内に存在し得る各人で分担するときの各人の割合である責任分担率を決定し、
前記複数の機器それぞれの消費電力、前記機器存在確率、及び前記責任分担率に基づいて、前記各人の消費電力の割当量を計算する
処理を実行させるためのプログラム。
Claims (8)
- 複数の領域に分割される大領域内に配置されている複数の機器それぞれの消費電力を推定する機器消費電力推定部と、
前記機器が前記領域に存在する確率である機器存在確率を推定する機器存在確率推定部と、
前記領域における消費電力を前記大領域内に存在し得る各人で分担するときの各人の割合である責任分担率を決定する責任分担率決定部と、
前記複数の機器それぞれの消費電力、前記機器存在確率、及び前記責任分担率に基づいて、前記各人の消費電力の割当量を計算する消費電力割当部と
を備える情報処理装置。 - 前記消費電力割当部は、前記大領域内に存在し得る各人について、所定の期間の、前記機器の消費電力および前記機器存在確率と、その機器存在確率の前記領域における前記責任分担率を、全ての前記機器及び前記領域について積算することにより、前記各人の消費電力の割当量を計算する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 所定の時刻に、前記大領域内に存在し得る各人が前記領域に存在する確率である個人存在確率を推定する個人存在確率推定部をさらに備える
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記機器存在確率推定部は、前記機器存在確率を、前記機器がON状態となったときの前記個人存在確率の累積により推定する
請求項3に記載の情報処理装置。 - 前記責任分担率決定部は、各人の前記責任分担率を、その人の前記個人存在確率に応じて決定する
請求項3に記載の情報処理装置。 - 前記機器消費電力推定部は、背景残差を一つの前記機器とみなして消費電力を推定する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 複数の領域に分割される大領域内に配置されている複数の機器それぞれの消費電力を推定し、
前記機器が前記領域に存在する確率である機器存在確率を推定し、
前記領域における消費電力を前記大領域内に存在し得る各人で分担するときの各人の割合である責任分担率を決定し、
前記複数の機器それぞれの消費電力、前記機器存在確率、及び前記責任分担率に基づいて、前記各人の消費電力の割当量を計算する
ステップを含む情報処理方法。 - コンピュータに、
複数の領域に分割される大領域内に配置されている複数の機器それぞれの消費電力を推定し、
前記機器が前記領域に存在する確率である機器存在確率を推定し、
前記領域における消費電力を前記大領域内に存在し得る各人で分担するときの各人の割合である責任分担率を決定し、
前記複数の機器それぞれの消費電力、前記機器存在確率、及び前記責任分担率に基づいて、前記各人の消費電力の割当量を計算する
処理を実行させるためのプログラム。
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