JP2014528105A - 携帯型医療デバイスにおけるクリティカルサービスのモジュールの、電力管理及び保護のための方法及び装置 - Google Patents

携帯型医療デバイスにおけるクリティカルサービスのモジュールの、電力管理及び保護のための方法及び装置 Download PDF

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Abstract

携帯型医療デバイスの電力管理のためのアーキテクチャ及び関連する方法が提供される。この医療デバイスは、一連のサービスによって記述され、各サービスには優先順位（ディスクレショナリからクリティカルまで）が割り当てられており、この電力管理アーキテクチャによって、様々なレベルの相互交換可能な制御モジュールを用いることが可能になる。電力安全コントローラはシステムを監督してクリティカルなサービスの適切な維持を保証し、低バッテリレベルの警告を提供する。忠実度コントローラは、異なるサービス間の電力の最適な割り当てを保証する。デバイス監督モジュールは、その他のレベルによって用いられることができるデバイス特性を推定する。アーキテクチャ全体は、サービスの安全且つ最適な管理を保証し、デバイスのボトムアップの配置を許可する。【選択図】図１

Description

本発明は、一般的に、バッテリ電源によって電力供給されるモバイルデバイスの電力管理に関する。特に、本発明は、糖尿病患者の血糖値の測定又はその患者／ユーザのその他の生理学的モニタリング、灌流ポンプ（perfusion pump）、静脈内輸液ポンプ（intravenous fluid pump）などの投与デバイス（dosing device）の制御、リモートセンタへの患者のモニタリングデータの送信などの医療サービスを提供するために使用される携帯型装置の電力管理（power management）に関する。
セルフォーン（携帯電話）、タブレットコンピュータ、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、ラップトップコンピュータなどの現在のモバイルデバイスは、幅広い機能を担い、多様なサービスを実行するように構成することができる。このようなデバイスは、ソフトウェアアプリケーションによって、上述のサービスなどの医療関連サービスを実行することができるようになる。このようなデバイスは典型的にはバッテリ駆動であるため、動作時間はバッテリが切れるまでの期間に限られ、再充電する必要がある。もし、患者がデバイスを電気コンセントに差し込むことができる場所にいない場合、クリティカルな医療サービス（critical medical service）を提供することができない可能性がある。このようなデバイスは、典型的に、携帯電話サービス、Ｅメールサービス、音楽プレイヤーサービス、ビデオプレイヤーサービス、インターネット閲覧、ゲームプレイなど、複数のサービスを同時に行う能力を有する。もし、このようなデバイスが、デバイスの患者／ユーザに対してクリティカルな医療サービスを行いながら、その他のサービスも行っている場合、バッテリの電力消耗はより早くなる。その結果、上記のデバイスが患者／ユーザにクリティカルな医療サービスを提供するためにも使用され、残りのバッテリ電力が低レベルに近づいている場合、上記のデバイスで使用されるクリティカルではない又は重要ではないサービスによって消耗される電力を減少又は削減する能力を有することが望ましい。
本発明の一実施形態の一態様は、特に、バッテリ電力で駆動する携帯型医療デバイス（ambulatory medical device）の電力管理のアーキテクチャ及び関連する方法を提供する。医療デバイスによって提供されるサービスは、それぞれ優先順位（自分の判断で使える、つまり、ディスクレショナリ（discretionary）から、不可欠な、つまり、クリティカル（critical）まで）を割り当てられた一連のサービスによって表現され、この電力管理アーキテクチャによって、相互交換可能な制御モジュールは複数の制御レベルで挿入することができる。
ａ．電源安全制御は、残りの電力が危険なレベルに近づくと、クリティカルなサービスの持続を維持し、ユーザに適切な警告を発するように、適切な電力管理を保証するようにシステムを監督する。
ｂ．忠実度コントローラ（fidelity controller）は、様々なサービスの性能レベルを最適化することによって異なるサービス間において最適な電力の割り当てを保証する。
ｃ．デバイス監督（device supervision）は、その他のレイヤ（layer）において使用されることができるデバイス特性を推定する。
アーキテクチャ全体は、サービスの安全且つ最適な管理を保証し、デバイスのボトムアップの配置（bottom-up deployment）を可能にする。
一実施形態によれば、複数のサービスを提供するように構成されたバッテリ駆動デバイスの電力消費を管理するための電力管理システムが、デバイスのバッテリレベル、デバイスのユーザの少なくとも１つのパラメータ、及びデバイスによって提供されるサービスを受信するように構成され、更に、複数の時間セグメントｋの各々において特定値を有する、バッテリレベル、ユーザパラメータ、及び提供されているサービスのうち少なくとも１つの確率をエンコードする時間プロファイルを構築するように構成されたデバイス特性推定モジュールと、デバイス特性推定モジュールからの前記時間プロファイル及びバッテリレベルを受信し、各サービスに対する忠実度のレベルを定義して各時間セグメントｋに対する忠実度ポリシーｕ（ｋ）を設定するように構成され忠実度コントローラモジュールと、忠実度ポリシーｕ（ｋ）及びバッテリレベルを受信し、バッテリレベル及び予め定義された電力消費率を有するオペレーションモードにおいて、バッテリ消耗前の残り時間の量を計算し、少なくとも１つのあらかじめ設定された閾値に対する計算された残り時間の量に基づいて所定のアクションを取るように構成された電力コントローラモジュールと、電力コントローラモジュールから通信された所定のアクションに従って、サービスを行うためのデバイスのリソースへのサービスのアクセスを規制するためのデバイスサービスレギュレータモジュールと、を含む。
他の実施形態によれば、複数のサービスを提供するように構成されたバッテリ駆動デバイスの電力消費を管理するためのコンピュータによる実施方法が、デバイスのバッテリレベル、デバイスのユーザの少なくとも１つのパラメータ、及びデバイスによって提供されるサービスを受信し、複数の時間セグメントｋの各々において特定値を有する、バッテリレベル、ユーザパラメータ、及び提供されているサービスの少なくとも１つの確率をエンコードする時間プロファイルを構築し、時間プロファイル及びバッテリレベルに基づいて、各サービスに対する忠実度レベルを定義して各時間セグメントｋに対する忠実度ポリシーを設定し、時間プロファイルに基づいて、バッテリレベル及び予め定義された電力消費率を有するオペレーションモードにおいて、バッテリ消耗前の残り時間の量を計算し、少なくとも１つの予め設定された閾値に対して計算された残り時間の量に基づいて所定のアクションを取り、所定のアクションに従って、サービスを行うためのデバイスのリソースへのサービスのアクセスを規制するプロセッサによる実行を含む。
更に他の実施形態によれば、複数のサービスを提供するように構成されたバッテリ駆動デバイスの電力消費の管理に対して、コンピュータが実行可能なインストラクションを格納したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体が、デバイスのバッテリレベル、デバイスのユーザの少なくとも１つのパラメータ、及びデバイスによって提供されるサービスを受信し、複数の時間セグメントｋの各々において特定値を有する、バッテリレベル、ユーザパラメータ、及び提供されているサービスの少なくとも１つの確率をエンコードする時間プロファイルを構築し、時間プロファイル及びバッテリレベルに基づいて、各サービスに対する忠実度レベルを定義して各時間セグメントｋに対する忠実度ポリシーを設定し、時間プロファイルに基づいて、バッテリレベル及び予め定義された電力消費率を有するオペレーションモードにおいて、バッテリ消耗前の残り時間の量を計算し、少なくとも１つのあらかじめ設定された閾値に対して計算された残り時間の量に基づいて所定のアクションを取り、及び所定のアクションに従って、サービスを行うためのデバイスのリソースへのサービスのアクセスを規制することをコンピュータに行わせる。
本発明の一実施形態に係る様々な電力管理制御モジュールとそれらのモジュールとの相互関係を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る電力管理制御と警告スキームの一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係るデバイスの残りの機能時間を推定する際に使用される様々な電力消費シナリオを示すグラフである。 患者のリスクに応じてクリティカルなサービスの忠実度レベルを決定するのに用いられることができる忠実度レベル対患者リスクの様々な関数を示すグラフである。 本発明の一実施形態に係るデバイスの残りの機能時間を推定するために使用される、一日の様々な時間セグメント間に用いられているアクティビティ又はサービスの確率の例を示すグラフである。 本発明の一実施形態の実施のための例示的なコンピュータシステムのブロック図である。
［定式化］

を携帯型又はモバイルデバイスにインストールされたアクティビティ又はサービスのセットとし、
を各アクティビティ又はサービスに対する許容忠実度ポリシー（allowed fidelity policy）のセットとし、ここで、忠実度ポリシー（fidelity policy）は特定の電力消費率に関連する。次に、各時間セグメントｋに対して、残りの電力ｘ（ｋ＋１）が以下のようにモデル化することができる。

ここで、

は、ステージｋでの電力消費であり、ｆｉ，ｕ（ｋ）（Ｉａｉ（ｋ））は、忠実度ポリシーｕｊ（ｋ）におけるアクティビティａｉに関連する電力消費である。
したがって、電力消費は、各時間セグメントｋにおける２項確率分布Ｐ（Ｉａｉ（ｋ）＝１）及び選択された忠実度ポリシーのセットによって決まる確率的プロセスと見なすことができる。
［アーキテクチャ］
本発明の一実施形態の一態様は、例えば、各々が電力管理問題の一側面を制御する制御モジュールの特定のアーキテクチャを中心に編成される。このアーキテクチャは、制御対象（使い易さ対クリティカルなサービス機能性対バッテリ寿命）の曖昧性除去を可能にし、そのモジュール性は、選択された最適な電力管理ストラテジーに関わらず、クリティカルなサービスが保護され、デバイスがその中心的な医療機能性を実行することを可能にすることを保証する。
図１を参照すると、このアーキテクチャは、抽象化を増加させる４つのレベルにおいて制御モジュールを含む。
ａ．デバイスにインストールされた全サービスのリソースアクセス（resource access）を制御する医療デバイスサービスレギュレータ（ＭＤＳＲ：Medical Device Services Regulator）は、サービスは特定のアクションを実行するように設計された自己完結型ソフトウェアコマンドのセットである。ＭＤＳＲは、電力コントローラによって生成されたポリシー（policy）のセットを、サービスに対するリソースアクセスに変換し、不必要な又はクリティカルでないサービスをシャットダウンする可能性がある。インストールされたサービスは、クリティカルからディスクレショナリまでの複数の定義された優先順位に分類される。また、ＭＤＳＲは、電力安全コントローラ（ＰＳＣ）に電力レベルと患者リスク情報を提供する。
ｂ．電力安全コントローラ（ＰＳＣ：Power Safety Controller）は、クリティカルなサービス、即ち、医療デバイスが機能するのに必要なサービスの最大可用性を保証する。このモジュールは、ＭＤＳＲと通信すると残りの電力量を分析し、残りの動作時間量を推定し、その推定に基づき、バッテリレベルが低くなるとクリティカルなサービスのその他の全サービスに対する優先権を保証するためにより高いレベルに設定されたポリシーをオーバーライド（override）することを決定する。更に、ＰＳＣは、ユーザに電力保存スキーム（power preservation scheme）を警告し、まもなく電源がシャットダウンされるということをユーザに警報を出す。
ｃ．ローカル忠実度コントローラ（ＬＦＣ：Local Fidelity Controller）は、各アクティビティの忠実度レベルを最適化する。忠実度レベル（fidelity level）は、サービスのオペレーションレベル（level of operation）を定義し、特定の電力消費率と一致する。全忠実度レベルの組み合わせが現在の忠実度ポリシーを定義する。
ｄ．プラント特性エスティメータ（ＰＣＥ：Plant Characteristics Estimator）は、デバイスの駆動状態を観察し、アクティビティ使用の時間依存プロファイル、特定の忠実度レベルにおけるアクティビティの電力消費、及び患者のリスクを推定する。
このアーキテクチャの各レベルは潜在的に異なる頻度で駆動し、ＭＤＳＲは継続的に駆動され、ＰＳＣは継続的又は頻繁に駆動され、ＬＦＣは間欠的に又は断続的に駆動され、ＰＣＥは時々又は稀に駆動される。
［電力安全コントローラ（ＰＳＣ）］
［全体的な設計］
電力安全コントローラ（ＰＳＣ）は、現在のバッテリレベルと、「クリティカルなサービスのみ」モードの機能又は電力消費率と、を考慮してバッテリ消耗前に残された時間量を計算する。
この残りの機能時間（ｒｆｔ）と、警告（τｗ）及び警報（τａ）の内部設定閾値と、のアセスメント（assessment）に基づき、システムは、図２に示すように、３つのアクションのうちの１つを取る。
●ｒｆｔ＞τｗであれば、ＰＳＣは、現在の電力割り当てポリシー（予め設定された又はローカル忠実度コントローラからの出力）を医療デバイスサービスレギュレータ（medical device service regulator）に渡す（緑色光）。
●ｒｆｔ≦τｗかつｒｆｔ＞τａであれば、ＰＳＣは以下の方法によって電力を保存する。
○ディスクレショナリなサービスを停止し、
○重要且つクリティカルなサービスの忠実度レベルを下げ、
○ユーザにバッテリの枯渇と電力保存モードの起動が近づいていることを警告する（橙色光）。
●ｒｆｔ＜τａであれば、ＰＳＣは、
○全てのクリティカルでないサービスを停止し、
○クリティカルなサービスの忠実度レベルを下げ、
○システムにシャットダウンの準備をさせ（データダンプ、周辺デバイスの停止など）、
○まもなくバッテリが枯渇することをユーザに警報のアラームを出力する（赤色光）。
［残りの機能時間の推定］
ＰＳＣは、様々な残存機能時間（ＲＦＴ：Remaining Functional Time）エスティメータ（estimator）として機能することができる。図３に示すように、ＲＦＴエスティメータは、最も保存的（conservative）ではない（無警戒（naive））クラスから最も保存的な（最悪の場合のシナリオ（worst case scenario））クラスまでの４つのクラスがある。クラス１及び４は、極限の場合（無警戒及び最悪の場合のシナリオ）であり、既知の消費及びバッテリレベルからの追加的な入力をリクエストせず、クラス２及び３は、患者へのリスク及び使用中のサービスアクティビティの推定（又は経時的プロファイル）を要求する。図４では、患者が特に正午過ぎにリスク（risk）がある例示的なリスクプロファイルと、患者が通勤及び帰宅中にデバイスをディスクレショナリなアクティビティ（例えば、インターネット、メディア、ゲーム、Ｅメールなど）に用いている例示的な行動プロファイルを提示している。
［無警戒時のＲＦＴ推定］
上述の定式化を用いれば、ＲＦＴの無警戒時の推定は、以下の単純な計算式によって与えられる。ここで、ｘ（ｋ）は時間単位の残りのバッテリ寿命、ωは単位時間の電力消費、ｕｍｉｎは全アクティビティをシャットダウンする前に最も低い忠実度を与えるポリシーである。
［リスク情報に基づくＲＦＴ推定］
リスク情報に基づくＲＦＴ推定は、リスクプロファイルに従って推定された患者の医療リスクを利用し、時間セグメントｋ毎の未来のポリシーを推定する。即ち、患者のリスクが高い場合はクリティカルなサービスの忠実度を低下させず、患者が安全な場合はクリティカルなサービスの忠実度を下げることが適当である。
これは、アーキテクチャの上部レイヤー（upper layer）において生成されたリスクプロファイルを用いることによって、又は対象の時間セグメントに対する現在の値におけるリスクを外挿することによって行うことができる。
いずれの場合も、ＲＦＴ推定は以下の通りである。

ここで、クリティカルなサービスの忠実度レベルが、関数ｇによって推定された経時的な患者のリスクに依存することが分かる。ｇは、図４に示すように多くの形状を取ることができるが、キーとなる特徴は、「リスクの高い期間中は、クリティカルなサービスの忠実度が増加する」ということである。
［行動的情報に基づくＲＦＴ推定］
ＲＦＴのリスクに基づくアセスメントに加えて、行動的プロファイルに着目し、電力消費を推定することも興味深い。ここで、特に多用途医療デバイス（携帯電話又はタブレットコンピュータからのポンプ制御又はセンサモニタリングなど）に関して検討する。このデバイスは、そのクリティカルなサービス（例えば、医療用途）よりも多くの用途に用いられるので、それらディスクレショナリな機能を患者が使用したときの変動の要因は重要である。アーキテクチャの上部レイヤー（プラント特性推定（Plant Characteristics Estimation））は、全アクティビティに対する使用のプロファイルを生成するように設計され、その結果、以下のように、ＲＦＴの計算において「予期される用途」の要因となることが可能になる。

ここで、ｈｉ（ｋ）は時間セグメントｋ中に使用されるアクティビティａｉの確率である。このような確率曲線の例を図５に示す。
［最悪の場合のシナリオのＲＦＴ推定］
上記に提案された定式化を用いると、ＲＦＴの最悪の場合のシナリオの推定が以下の単純な計算式によって与えられる。

ここで、ｘ（ｋ）は時間単位の残りのバッテリ寿命、ωは時間毎の電力消費、ｕｍａｘは全サービスが最大忠実度で機能することを可能にするポリシーである。
［ローカル忠実度コントローラ］
ローカル忠実度コントローラ（ＬＦＣ：local fidelity controller）は、各時間セグメントｋに対するポリシーｕ（ｋ）を設定する。このポリシーは、各アクティビティに対する忠実度のレベルを定義し、任意数の方法によって計算することができる。この計算の詳細は本発明の一部ではないので本書では検討しない。このような詳細は、医療デバイスに限られたものではない既知の方法によって考案することができる。重要なのは、このシステムが、各時間セグメントｋにおけるＬＦＣをバッテリレベル、推定された患者へのリスク、及びデバイスによって使用されているアクティビティやサービスに利用可能にされることである。システム全体との互換性は、ＬＦＣによって計算されたポリシーがＭＤＳＲによって変換されることを保証することによって達成される。
［プラント特性推定］
ＰＣＥは、各時間セグメントｋにおいてアーキテクチャから以下を受信する。
●バッテリレベル、
●推定された患者へのリスク、及び
●デバイスによって使用されているアクティビティ。
各入力に関して、ＰＣＥは、各ステージｋにおいて特定の値を有する各変数の確率をエンコードする時間プロファイルを構築する。このようなプロファイルは、任意の時間間隔（例えば、１時間、２４時間、１週間）にわたって記述することができ、或いは、日／週の種類（仕事、休暇、週末など）に特定することもできる。
一般的に利用可能な確率分布エスティメータ（probability distribution estimator）を用いて以下を構築することができる。
●アクティビティプロファイル、
●代謝に関するリスクプロファイル
●アクティビティ特有消費プロファイル
図６を参照すると、図６は、本発明の例示的な実施形態又は実施形態の一部を実施するためのコンピュータシステム６００についての機能的なブロック図である。例えば、本発明の実施形態の方法やシステムは、ハードウエア、ソフトウエア又はそれらの組み合わせを使用して実施することができ、一つ以上のコンピュータシステムや適切なメモリと処理能力を備えるパーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡｓ：personal digit assistant）のような他の処理システムで実施することができる。実施形態一例として、本発明は、図６に示される汎用目的コンピュータ６０上で実行するソフトウエアで実施された。コンピュータシステム６００は、プロセッサ６０４のような一つ以上のプロセッサを含むことができる。プロセッサ６０４は、通信インフラ構造６０６（例えば、通信バス（communications bus）、クロスオーバーバー（cross-over bar）、又はネットワーク）へ接続される。コンピュータシステム６００は、ディスプレイユニット６３０上への表示のために通信インフラ構造６０６から（又は図示されていないフレームバッファから）グラフィックス、テキスト、及び／又は他のデータを送るディスプレイインターフェース６０２を含むことができる。ディスプレイユニット６３０は、デジタル及び／又はアナログであってもよい。
また、コンピュータシステム６００は、好ましくは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）であるメインメモリ６０８を含んでもよく、また二次メモリ６１０を含んでもよい。二次メモリ６１０は、例えば、ハードディスクドライブ６１２及び／又はフロッピーディスクドライブ、磁気テープドライブ、光ディスクドライブ、フラッシュメモリ等を表す着脱可能な記憶ドライブ６１４を含むことができる。着脱可能な記憶ドライブ６１４は、周知の方法で、着脱可能な記憶ユニット６１８から読み出し及び／それへ書き込む。着脱可能な記憶ユニット６１８は、着脱可能な記憶ドライブ６１４によって読み出され、かつ書き込まれるフロッピー（登録商標）ディスク、磁気テープ、光ディスク等を表す。理解されるように、着脱可能な記憶ユニット６１８は、中にコンピュータソフトウエア及び／又はデータを記憶したコンピュータ使用可能な記憶媒体を含む。
他の実施形態では、二次メモリ６１０は、コンピュータプログラムや他の命令をコンピュータシステム６００へ読み込みさせるための他の手段を含むことができる。そのような手段は、例えば、着脱可能な記憶ユニット６２２とインターフェース６２０とを含むことができる。このような着脱可能な記憶ユニット／インターフェースの例は、（ビデオゲームデバイスでみられるもののような）プログラムカートリッジとカートリッジインターフェース、着脱可能なメモリチップ（ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ又はＥＥＰＲＯＭ（登録商標））と関連するソケット、及び他の着脱可能な記憶ユニット６２２とソフトウエアとデータを着脱可能な記憶ユニット６２２からコンピュータシステム６００へ転送可能とするインターフェース６２０とを含む。
また、コンピュータシステム６００は、通信インターフェース６２４を含むこともできる。通信インターフェース１２４は、ソフトウエアとデータがコンピュータシステム６００と外部デバイスとの間で転送されることを可能とする。通信インターフェース６２４の例は、モデム、ネットワークインターフェース（イーサネット（登録商標）（Ethernet）カードのような）、通信ポート（例えば、シリアル又はパラレル等）、ＰＣＭＣＩＡスロット及びカード、モデム等を含むことができる。通信インターフェース６２４を介して転送されるソフトウエアとデータは、電子、電磁気、光又は通信インターフェース６２４によって受信することができる他の信号などの信号６２８の形態である。信号６２８は、通信パス（即ち、チャネル）６２６を介して通信インターフェース６２４へ提供される。チャネル６２６（又はここで開示される任意の他の通信手段やチャネル）は、信号６２８を搬送し、ワイヤ又はケーブル、ファイバオプティックス、ブルートゥース（登録商標）、電話線、セルラーフォーンリンク、ＲＦリンク、赤外線リンク、無線リンク又は接続及び他の通信チャネルを使用して実施することができる。
本書では、 “コンピュータプログラム媒体”と“コンピュータ使用可能媒体”の用語は、種々のソフトウエア、ファームウエア、ディスク、ドライブ、着脱可能な記憶ドライブ６１４、ハードディスクドライブ６１２に装着されたハードディスク、及び信号６２８を一般的に指すために使用される。コンピュータプログラム製品（“コンピュータプログラム媒体”と“コンピュータ使用可能媒体”）は、ソフトウエアをコンピュータシステム６００へ提供するための手段である。コンピュータプログラム製品は、コンピュータプログラムロジックを有し、コンピュータで使用可能な媒体を備えることができる。本発明は、そのようなコンピュータプログラム製品を含む。“コンピュータプログラム媒体”と“コンピュータ使用可能媒体”は、コンピュータロジックを有する任意のコンピュータが読み取り可能な媒体であってもよい。
コンピュータプログラム（コンピュータ制御ロジック又はコンピュータプログラムロジックとも言う）は、メインメモリ６０８及び／又は二次メモリ６１０に記憶することができる。コンピュータプログラムは、通信インターフェース６２４を介して受信することができる。そのようなコンピュータプログラムは、実行されると、ここで記述されたように、コンピュータシステム６００に本発明の特徴を実行させることできる。特に、コンピュータプログラムは、実行されると、プロセッサ６０４に本発明の機能を実行させることができる。したがって、このようなコンピュータプログラムは、コンピュータシステム６００のコントローラを表す。
本発明がソフトウエアを使用して実施される実施形態において、そのソフトウエアは、コンピュータプログラム製品に記憶され、着脱可能な記憶ドライブ６１４、ハードドライブ６１２又は通信インターフェース６２４を使用してコンピュータシステム６００へ読み込みすることができる。制御ロジック（ソフトウエア又はコンピュータプログラムロジック）は、プロセッサ６０４によって実行されると、ここで述べられたように、プロセッサ６０４に本発明の機能を実行させることができる。
他の実施形態では、本発明は、例えば、アプリケーション指定集積回路（ＡＳＩＣｓ：application specific integrated circuit）のようなハードウエアコンポーネントを使用してハードウエアで主に実施される。ここで述べられた機能を実行するためのハードウエア状態マシン（hardware state machine）の実施は、当業者にとっては明白である。
更に他の実施形態では、本発明は、ハードウエアとソフトウエアの両方を使用して実施される。
本発明の一例のソフトウエア実施形態において、ここで記述される方法は、ＳＰＳＳ制御言語又はＣ＋＋プログラミング言語で実施されてもよいが、他の種々のプログラム、コンピュータシミュレーションとコンピュータ支援設計、コンピュータシミュレーション環境、ＭＡＴＬＡＢ、又は任意の他のソフトウエアプラットフォームやプログラム、ウインドウインターフェースやオペレーティングシステム（又は他のオペレーティングシステム）や当業者にとって既知の又は利用可能な他のプログラムにおいて実施されることができる。
このように、本発明が開示されたが、本発明はその精神及び範囲から逸脱することなく多くの方法で実施されてもよいことは当業者には自明である。任意の及び全てのこのような変形は以下の特許請求項の範囲内に含まれるものとする。
ここで開示された発明のさまざまな実施形態における装置、システム、コンピュータプログラム製品、及び方法は、次の参考文献、出願、刊行物、及び特許に開示された態様を用いることができ、参考文献の全体が明細書に組み込まれる。
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Claims (18)

  1. デバイスのバッテリレベル、前記デバイスのユーザの少なくとも１つのパラメータ、及び前記デバイスによって提供されるサービスを受信するように構成され、更に、複数の時間セグメントｋの各々において特定値を有する、前記バッテリレベル、ユーザパラメータ、及び提供されているサービスのうち少なくとも１つの確率をエンコードする時間プロファイルを構築するように構成されたデバイス特性推定モジュールと、
    前記デバイス特性推定モジュールからの前記時間プロファイル及び前記バッテリレベルを受信し、各サービスに対する忠実度のレベルを定義して各時間セグメントｋに対する忠実度ポリシーｕ（ｋ）を設定するように構成された忠実度コントローラモジュールと、
    前記忠実度ポリシーｕ（ｋ）及び前記バッテリレベルを受信し、前記バッテリレベル及び予め定義された電力消費率を有するオペレーションモードにおいて、バッテリ消耗前の残り時間の量を計算し、少なくとも１つのあらかじめ設定された閾値に対する計算された前記残り時間の量に基づいて所定のアクションを取るように構成された電力コントローラモジュールと、
    前記電力コントローラモジュールから通信された所定のアクションに従って、前記サービスを行うための前記デバイスのリソースへの前記サービスのアクセスを規制するためのデバイスサービスレギュレータモジュールと、を備え、
    複数のサービスを提供するように構成されたバッテリ駆動デバイスの電力消費を管理するための電力管理システム。
  2. 前記サービスの少なくとも１つは、前記ユーザに提供されているクリティカルなサービスであり、前記少なくとも１つのパラメータが前記クリティカルなサービスに対する前記ユーザのリスクレベルであり、
    前記電力コントローラモジュールは、前記ユーザの前記リスクレベルに基づいて前記残り時間の量を計算し、
    前記所定のアクションは、前記デバイスサービスレギュレータが前記ユーザに対する前記クリティカルなサービスの可用性を最大化させる請求項１の電力管理システム。
  3. 前記残り時間の量が、
    の式によって計算され、前記式においてｒｆｔ（ｋ）は時間セグメントｋにおける前記残り時間の量であり、ｘ（ｋ）は残りのバッテリ寿命であり、ａｉは使用されているサービスである請求項２の電力管理システム。
  4. 前記残り時間の量が、
    の式によって計算され、前記式においてｒｆｔ（ｋ）は時間セグメントｋにおける前記残り時間の量であり、ｘ（ｋ）は残りのバッテリ寿命であり、ωは電力消費率であり、Ｒ（ｋ）は前記ユーザの前記リスクの関数であり、ａｉは使用されているサービスである請求項２の電力管理システム。
  5. 前記残り時間の量が、
    の式によって計算され、前記式においてｒｆｔ（ｋ）は時間セグメントｋにおける前記残り時間の量であり、ｘ（ｋ）は残りのバッテリ寿命であり、ωは電力消費率であり、Ｒ（ｋ）は前記ユーザの前記リスクの関数であり、ａｉはサービスであり、ｈｉ（ｋ）はサービスａｉが時間セグメントｋ中に使用される確率である請求項２の電力管理システム。
  6. 前記残り時間の量が、
    の式によって計算され、前記式においてｒｆｔ（ｋ）は時間セグメントｋにおける前記残り時間の量であり、ｘ（ｋ）は残りのバッテリ寿命である請求項２の電力管理システム。
  7. デバイスのバッテリレベル、前記デバイスのユーザの少なくとも１つのパラメータ、及び前記デバイスによって提供されるサービスを受信し、複数の時間セグメントｋの各々において特定値を有する、前記バッテリレベル、ユーザパラメータ、及び提供されているサービスの少なくとも１つの確率をエンコードする時間プロファイルを構築し、
    前記時間プロファイル及び前記バッテリレベルに基づいて、各サービスに対する忠実度レベルを定義して各時間セグメントｋに対する忠実度ポリシーを設定し、
    前記時間プロファイルに基づいて、前記バッテリレベル及び予め定義された電力消費率を有するオペレーションモードにおいて、バッテリ消耗前の残り時間の量を計算し、少なくとも１つのあらかじめ設定された閾値に対して計算された前記残り時間の量に基づいて所定のアクションを取り、
    前記所定のアクションに従って、前記サービスを行うための前記デバイスのリソースへの前記サービスのアクセスを規制するプロセッサによる実行を含む、
    複数のサービスを提供するように構成されたバッテリ駆動デバイスの電力消費を管理するためのコンピュータによる実施方法。
  8. 前記サービスの少なくとも１つは、前記ユーザに提供されているクリティカルなサービスであり、前記少なくとも１つのパラメータが前記クリティカルなサービスに対する前記ユーザのリスクレベルであり、
    前記残り時間の量は、前記ユーザの前記リスクレベルに基づいて計算され、
    前記所定のアクションは、前記ユーザに対する前記クリティカルなサービスの可用性を最大化させる請求項７の方法。
  9. 前記残り時間の量が、
    の式によって計算され、前記式においてｒｆｔ（ｋ）は時間セグメントｋにおける前記残り時間の量であり、ｘ（ｋ）は残りのバッテリ寿命であり、ａｉは使用されているサービスである請求項８の方法。
  10. 前記残り時間の量が、
    の式によって計算され、前記式においてｒｆｔ（ｋ）は時間セグメントｋにおける前記残り時間の量であり、ｘ（ｋ）は残りのバッテリ寿命であり、ωは電力消費率であり、Ｒ（ｋ）は前記ユーザの前記リスクの関数であり、ａｉは使用されているサービスである請求項８の方法。
  11. 前記残り時間の量が、
    の式によって計算され、前記式においてｒｆｔ（ｋ）は時間セグメントｋにおける前記残り時間の量であり、ｘ（ｋ）は残りのバッテリ寿命であり、ωは電力消費率であり、Ｒ（ｋ）は前記ユーザの前記リスクの関数であり、ａｉはサービスであり、ｈｉ（ｋ）はサービスａｉが時間セグメントｋ中に使用される確率である請求項８の方法。
  12. 前記残り時間の量が、
    の式によって計算され、前記式においてｒｆｔ（ｋ）は時間セグメントｋにおける前記残り時間の量であり、ｘ（ｋ）は残りのバッテリ寿命である請求項８の方法。
  13. デバイスのバッテリレベル、前記デバイスのユーザの少なくとも１つのパラメータ、及び前記デバイスによって提供されるサービスを受信し、複数の時間セグメントｋの各々において特定値を有する、前記バッテリレベル、ユーザパラメータ、及び提供されているサービスの少なくとも１つの確率をエンコードする時間プロファイルを構築し、
    前記時間プロファイル及び前記バッテリレベルに基づいて、各サービスに対する忠実度レベルを定義して各時間セグメントｋに対する忠実度ポリシーを設定し、
    前記時間プロファイルに基づいて、前記バッテリレベル及び予め定義された電力消費率を有するオペレーションモードにおいて、バッテリ消耗前の残り時間の量を計算し、少なくとも１つのあらかじめ設定された閾値に対して計算された前記残り時間の量に基づいて所定のアクションを取り、
    前記所定のアクションに従って、前記サービスを行うための前記デバイスのリソースへの前記サービスのアクセスを規制すること、をコンピュータに行わせる、
    複数のサービスを提供するように構成されたバッテリ駆動デバイスの電力消費の管理に対して、コンピュータが実行可能なインストラクションを格納したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
  14. 前記サービスの少なくとも１つは、前記ユーザに提供されているクリティカルなサービスであり、前記少なくとも１つのパラメータが前記クリティカルなサービスに対する前記ユーザのリスクレベルであり、
    前記残り時間の量は、前記ユーザの前記リスクレベルに基づいて計算され、
    前記所定のアクションは、前記ユーザに対する前記クリティカルなサービスの可用性を最大化させる請求項１３のコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
  15. 前記残り時間の量が、
    の式によって計算され、前記式においてｒｆｔ（ｋ）は時間セグメントｋにおける前記残り時間の量であり、ｘ（ｋ）は残りのバッテリ寿命であり、ａｉは使用されているサービスである請求項１４のコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
  16. 前記残り時間の量が、
    の式によって計算され、前記式においてｒｆｔ（ｋ）は時間セグメントｋにおける前記残り時間の量であり、ｘ（ｋ）は残りのバッテリ寿命であり、ωは電力消費率であり、Ｒ（ｋ）は前記ユーザの前記リスクの関数であり、ａｉは使用されているサービスである請求項１４のコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
  17. 前記残り時間の量が、
    の式によって計算され、前記式においてｒｆｔ（ｋ）は時間セグメントｋにおける前記残り時間の量であり、ｘ（ｋ）は残りのバッテリ寿命であり、ωは電力消費率であり、Ｒ（ｋ）は前記ユーザの前記リスクの関数であり、ａｉはサービスであり、ｈｉ（ｋ）はサービスａｉが時間セグメントｋ中に使用される確率である請求項１４のコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
  18. 前記残り時間の量が、
    の式によって計算され、前記式においてｒｆｔ（ｋ）は時間セグメントｋにおける前記残り時間の量であり、ｘ（ｋ）は残りのバッテリ寿命である請求項１４のコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
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