JP2017033226A - Aroma generation apparatus, aroma generation method, aroma learning server, aroma generation system and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、香りを発生させる香り発生装置等に関し、特にユーザの状況に応じた香りを発生させる香り発生装置等に関する。 The present invention relates to a scent generating device that generates a scent, and more particularly to a scent generating device that generates a scent according to a user's situation.
嗅覚は、五感の中で唯一、感情を創り出す大脳辺縁系と直接つながっており、「香り」は人間の気分などの感情にダイレクトに作用すると言われている。こうした香りが人間に与える生理・心理的効果が注目されており、様々な場面で香りの活用が試みられている。 The olfactory sense is the only one of the five senses that is directly connected to the limbic system that creates emotions, and it is said that the “scent” directly affects emotions such as human mood. Physiological and psychological effects of these scents on human beings are attracting attention, and scents are being used in various situations.
例えば、従来から、所望の効果を有する香りを発生させるシステムが提案されている。特許文献1では、端末が、ネットワークを介して接続したサーバから所望の効果を有する香りに関する情報を受信して、受信した情報に基づいて「イライラを鎮める効果」のある香りを発生させたり、「安眠を誘う効果」のある香りを発生させる、アロマテラピーシステムが開示されている。
For example, conventionally, a system for generating a scent having a desired effect has been proposed. In
また、近年では、企業のブランドイメージの構築や、販売促進の一手段としても香りが活用され始めている。例えば、企業のエントランスを企業のブランドイメージに基づいて開発した香りによって演出することで企業のブランドイメージを来客者に印象付けたり、或いは、デパートの商品販売エリアなどで、香りによる空間演出を行うことによって、購入者の購買意欲を促進させる試みなどがなされている。 In recent years, fragrance has begun to be used as a means of building corporate brand images and as a means of sales promotion. For example, by directing the entrance of a company with a scent developed based on the company's brand image, the company's brand image is impressed by visitors, or space production is performed with a scent in a product sales area of a department store, etc. Some attempts have been made to promote purchasers' desire to purchase.
しかしながら、前記した香りを発生させるいずれの手段も、香りを実際に嗅ぐユーザの気分や体調などのユーザの状況が考慮されていなかった。そのため、ユーザの状況によっては意図した効果が得られず、発生させた香りがかえってユーザの気分を害する場合があった。 However, none of the means for generating the scent described above takes into account the user's situation such as the mood and physical condition of the user who actually smells the scent. Therefore, the intended effect may not be obtained depending on the user's situation, and the generated scent may change the user's mood.
本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とすることは、ユーザの状況に応じた適切な香りを発生させる香り発生装置等を提供することである。 The present invention has been made in view of the above-described problems, and an object of the present invention is to provide a scent generating device or the like that generates an appropriate scent according to a user's situation.
前述した目的を達成するための第1の発明は、ユーザ状況と香り情報とを対応付けて保持する記憶部と、ユーザ状況を判断する判断手段と、前記記憶部を参照して、前記ユーザ状況に応じた香り情報を決定する決定手段と、決定した香り情報に基づいて、香りを発生させる発生手段と、を備えることを特徴とする香り発生装置である。
第1の発明によって、ユーザの状況に応じた適切な香りを発生させる香り発生装置が提供される。
According to a first aspect of the present invention for achieving the above-described object, the storage unit that stores the user situation and the scent information in association with each other, the determination unit that determines the user situation, and the storage unit, the user situation A scent generating apparatus comprising: a determining unit that determines scent information according to the scent; and a generating unit that generates a scent based on the determined scent information.
According to the first aspect of the present invention, a scent generating device that generates an appropriate scent according to a user's situation is provided.
また、第1の発明において、前記判断手段は、所定の香り発生時間になると、ユーザ状況を判断するようにしてもよい。
さらに、前記香り発生時間と、前記判断手段により判断したユーザ状況と、に基づいて、香り発生時間とユーザ状況との対応付けを学習する手段、を更に備え、前記判断手段は、前記対応付けを参照して、ユーザ状況を判断するようにしてもよい。
これによって、予め設定された時間や人を検知したタイミング等の所定の香り発生時間になると、ユーザ状況の判断を行う。また、香り発生時間とユーザ状況との対応付けを学習することで、ユーザがどのような時にどのような状況となる傾向があるかを学習し、学習した傾向に基づいて、最適な香りを発生させることができる。
In the first invention, the determination means may determine a user situation when a predetermined scent occurrence time comes.
Furthermore, a means for learning the association between the scent occurrence time and the user situation based on the scent occurrence time and the user situation determined by the judgment means, and the judgment means performs the association. You may make it judge a user condition with reference.
Thus, when a predetermined scent occurrence time such as a preset time or a timing when a person is detected is reached, the user situation is determined. In addition, by learning the association between the scent generation time and the user situation, the user learns what kind of situation the user tends to become, and generates an optimal scent based on the learned tendency Can be made.
また、第1の発明において、ユーザに香り情報を選択させる選択手段と、前記判断手段により判断したユーザ状況と、前記選択手段により選択した香り情報と、に基づいて、ユーザ状況と香り情報との対応付けを学習する手段と、を更に備え、前記決定手段は、前記対応付けを参照して、香り情報を決定するようにしてもよい。
これによって、ユーザがどのような状況のときにどのような香りを選択する傾向があるかを学習し、学習した傾向に基づいて、最適な香りを発生させることができる。
Moreover, in 1st invention, based on the selection means which makes a user select fragrance information, the user situation judged by the said judgment means, and the fragrance information selected by the said selection means, a user situation and fragrance information Means for learning association, and the determining means may determine the scent information with reference to the association.
Accordingly, it is possible to learn what kind of fragrance the user tends to select in what kind of situation, and to generate an optimal fragrance based on the learned tendency.
また第1の発明において、前記判断手段は、ユーザの生体情報に基づいて、ユーザ状況を判断するようにしてもよいし、ユーザの周辺環境情報に基づいて、ユーザ状況を判断するようにしてもよい。
これによって、体温、心拍などの生体情報や室温、湿度などの周辺環境情報に基づいて、ユーザ状況を判断することができる。
In the first invention, the determining means may determine the user situation based on the biological information of the user, or may determine the user situation based on the surrounding environment information of the user. Good.
Accordingly, the user situation can be determined based on biological information such as body temperature and heart rate, and surrounding environment information such as room temperature and humidity.
前述した目的を達成するための第2の発明は、ユーザ状況と香り情報とを対応付けて記憶部に保持するステップと、ユーザ状況を判断する判断するステップと、前記記憶部を参照して、前記ユーザ状況に応じた香り情報を決定するステップと、決定した香り情報に基づいて、香りを発生する発生ステップと、を含むことを特徴とする香り発生方法である。
第2の発明によって、ユーザの状況に応じた適切な香りを発生させる香り発生方法が提供される。
The second invention for achieving the above-mentioned object refers to a step of associating and storing a user situation and scent information in a storage unit, a step of determining a user situation, and referring to the storage unit, A scent generating method comprising: determining scent information according to the user status; and generating a scent based on the determined scent information.
According to the second invention, there is provided a scent generating method for generating an appropriate scent according to the user's situation.
前述した目的を達成するための第3の発明は、コンピュータを、ユーザ状況と香り情報とを対応付けて保持する記憶部と、ユーザ状況を判断する判断手段と、前記記憶部を参照して、前記ユーザ状況に応じた香り情報を決定する決定手段と、決定した香り情報に基づいて、香りを発生する発生手段と、して機能させることを特徴とするプログラムである。
第3の発明に係るプログラムを、コンピュータにインストールすることによって、第1の発明に係る香り発生装置を得ることができる。
According to a third aspect of the invention for achieving the above-described object, the computer refers to the storage unit that holds the user status and the scent information in association with each other, the determination unit that determines the user status, and the storage unit. It is a program characterized by functioning as determining means for determining scent information according to the user situation and generating means for generating scent based on the determined scent information.
By installing the program according to the third invention in a computer, the scent generating device according to the first invention can be obtained.
前述した目的を達成するための第4の発明は、複数の香り発生装置とネットワークを介して接続された香り学習サーバであって、前記複数の香り発生装置から送信される香り発生時間とユーザ状況と香り情報とを対応付けた学習データを受信する受信手段と、受信した前記学習データに基づいて、香り発生時間とユーザ状況と香り情報との対応づけを学習する学習手段と、を備えることを特徴とする香り学習サーバである。
第4の発明によって、ネットワークを介して接続される複数の香り発生装置から学習データを収集し、どのような時にどのような状況となり、また、どのような香りを選択する傾向があるかを学習する香り学習サーバが提供される。
A fourth invention for achieving the above-described object is a scent learning server connected to a plurality of scent generation devices via a network, and the scent generation time and user status transmitted from the plurality of scent generation devices And receiving means for receiving learning data in which the scent information is associated with, and learning means for learning the correspondence between the scent occurrence time, the user situation, and the scent information based on the received learning data. It is a characteristic scent learning server.
According to the fourth aspect of the invention, learning data is collected from a plurality of scent generating devices connected via a network, and it is learned what kind of situation and what kind of scent tends to be selected. A scent learning server is provided.
第4の発明において、前記受信手段は、更に、前記香り発生装置から送信されるユーザの属性情報を受信し、前記学習手段は、属性ごとに香り発生時間とユーザ状況と香り情報との対応づけを学習するようにしてもよい。
これによって、属性ごとに傾向を学習することができる。
4th invention WHEREIN: The said receiving means further receives the attribute information of the user transmitted from the said fragrance generating apparatus, The said learning means matches the fragrance generating time, the user situation, and the fragrance information for each attribute. May be learned.
Thereby, the tendency can be learned for each attribute.
前述した目的を達成するための第5の発明は、複数の香り発生装置とネットワークを介して接続された香り学習サーバからなる香り発生システムであって、前記香り発生装置は、香り発生時間とユーザ状況と香り情報とを対応付けた学習データを保持する記憶部と、前記学習データを前記サーバへ送信する送信手段と、前記サーバが学習した香り発生時間とユーザ状況と香り情報との対応付けに基づいて、香りを発生させる発生手段と、を備え、前記サーバは、前記香り発生装置から送信される香り発生時間とユーザ状況と香り情報とを対応付けた学習データを受信する受信手段と、受信した前記学習データに基づいて、香り発生時間とユーザ状況と香り情報との対応付けを学習する学習手段と、を備えることを特徴とする香り発生システムである。 A fifth invention for achieving the above-described object is a scent generating system comprising a scent learning server connected to a plurality of scent generating devices via a network, wherein the scent generating device includes a scent generating time and a user. A storage unit that holds learning data in which a situation and scent information are associated with each other, a transmission unit that transmits the learning data to the server, a scent occurrence time learned by the server, a user situation, and scent information. And generating means for generating a scent, wherein the server receives learning data in which a scent generation time, a user situation, and scent information transmitted from the scent generating device are associated with each other. A scent generation system comprising: learning means for learning association between scent generation time, user status, and scent information based on the learned data A.
第5の発明によって、香り学習サーバが、ネットワークを介して接続される複数の香り発生装置から学習データを収集し、ユーザがどのような時にどのような状況となり、また、どのような香りを選択する傾向があるかを学習し、香り発生装置が、学習された傾向に基づいて最適な香りを発生する、香り発生システムが提供される。 According to the fifth aspect of the invention, the scent learning server collects learning data from a plurality of scent generating devices connected via a network, and the user selects what kind of situation and what kind of scent. There is provided a scent generation system that learns whether or not there is a tendency to scent and the scent generation device generates an optimal scent based on the learned tendency.
本発明によれば、ユーザの状況に応じた適切な香りを発生させる香り発生装置等が提供される。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the scent generator etc. which generate | occur | produce an appropriate scent according to a user's condition are provided.
[第1の実施形態]
まず、図1から図4を参照して、本発明の第1の実施形態について説明する。
[First Embodiment]
First, a first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
第1の実施形態は、香りを発生させる香り発生装置1に関し、特にユーザ状況に応じた香りを発生させる香り発生装置1に関する。ユーザ状況とは、ユーザの体温、心拍などの生体情報や、室温、湿度などの周辺環境情報、に基づいてユーザの気分、体調などの状態を定量化したものである。本発明では、ユーザ状況を判断し、ユーザ状況に応じた適切な香りを発生させることで、ユーザ状況を考慮した好適な香り空間を創り出すことを可能とする。
The first embodiment relates to a
<香り発生装置1のハードウェア構成>
図1は、香り発生装置1のハードウェア構成を示す図である。図1に示すように、香り発生装置1は、制御部11、記憶部12、通信制御部13、入力部14、表示部15、周辺機器I/F部16、香りカートリッジ17、香り放出部18が、バス21を介して接続されている。また、1又は複数のセンサ19が周辺機器I/F部16と接続されている。
<Hardware configuration of
FIG. 1 is a diagram illustrating a hardware configuration of the
制御部11は、マイクロコンピュータ等であり、香り発生装置1に搭載されている各部を制御するためのプログラムが予め組み込まれており、後述する香り発生装置1の全ての処理を実行する。
The
記憶部12は、例えば、RAM(Ramdom Access Memory)、又はメモリーカード等の外部メモリである。
記憶部12には、後述する「香り発生スケジュール30」、「香り選択テーブル40」などが保持される。
The
The
通信制御部13は、通信制御端末、通信ポート等を有し、香り発生装置1とネットワーク間の通信を媒介する通信インターフェースであり、ネットワークを介して、他のコンピュータ等とのデータ通信の制御を行う。
The
入力部14は、例えば、タッチパネル、操作ボタン等の入力装置であり、ユーザは、入力部14を介して、香り発生装置1に対して、各種情報の設定入力、動作指示等を行うことができる。
例えば、香り発生時間の設定、香り情報の選択、香り発生量の設定や調整、香り放出時間の設定などを行うことができる。
The
For example, setting of fragrance generation time, selection of fragrance information, setting and adjustment of fragrance generation amount, setting of fragrance release time, and the like can be performed.
表示部15は、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等(ビデオアダプタ等)を有する。尚、入力部14及び表示部15は、タッチパネルディスプレイのように、一体となっていても良い。
表示部15には、例えば、ユーザ状況、発生中の香りの情報(香りの名称や種類、効用など)、香りカートリッジ17の成分残量などが表示される。
The
The
周辺機器I/F(インターフェース)部16は、香り発生装置1とセンサ19などの周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器I/F部16を介してデータ通信を行う。周辺機器I/F部16は、USB、HDMI(登録商標)、MHL、イヤホンマイクコネクタ等で構成されている。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。
The peripheral device I / F (interface)
香りカートリッジ17は、複数の香り成分を格納する複数の香り成分タンクを備える。各香り成分タンクには、例えば“ラベンダー”“イランイラン”“ベルガモット”“ジャスミン”・・・などの各香り成分(精油)が充填されている。香りカートリッジ17は、香り発生装置1から着脱交換可能であることが望ましい。
香り放出部18は、香りカートリッジ17の各香り成分タンクと導入路を介して連結されており、各香り成分タンクから各香り成分を導入し適切な配合比で配合することで所望の香りを生成し、香り発生装置1の外部に放出する。
The
The
センサ19は、ユーザの生体情報やユーザの周辺環境情報を測定する1又は複数のセンサである。例えば、ユーザの生体情報を測定するセンサとしては、体温を測定する温度センサ、心拍(脈拍)を測定する心拍(脈拍)センサ、発汗量を測定する発汗センサ、体動を測定する加速度センサ等を採用できる。その他、血流センサ、血糖値センサ、心電センサ、呼吸センサ等を採用してもよい。
The
また、ユーザの周辺環境情報を測定するセンサとしては、温度センサ、湿度センサ、周辺画像を撮像するイメージセンサ、周辺の音を捉えるマイクロホン等を採用できる。
センサ19で測定したセンサデータは、周辺機器I/F部16を介して、記憶部12に格納され、制御部11が、記憶部12からセンサデータを取得し解析することでユーザ状況を判断する。
なお、生体情報を測定するセンサ19は、ウェアラブルデバイスに搭載されているものを用いてもよい。この場合、制御部11は、ウェアラブルデバイスに搭載されたセンサ19が測定したセンサデータを、Bluetooth(登録商標)などの近距離無線通信によって受信し、記憶部12に格納する。
In addition, as a sensor that measures the user's surrounding environment information, a temperature sensor, a humidity sensor, an image sensor that captures a surrounding image, a microphone that captures surrounding sounds, and the like can be employed.
The sensor data measured by the
As the
次に、図2、図3を参照して、香り発生装置1の記憶部12に保持されている「香り発生スケジュール30」と「香り選択テーブル40」について説明する。
Next, the “
<香り発生スケジュール30>
図2は、「香り発生時間」を保持する「香り発生スケジュール30」を示す図である。「香り発生時間」とは、香り発生装置1が香り発生処理を開始する時間のことを言う。図の場合、「香り発生スケジュール30」には、“時間t1
”“時間t2”“時間t3”・・・のように香り発生時間が保持されている。
<
FIG. 2 is a diagram illustrating a “
The fragrance generation time is held as “time t 2 ” “time t 3 ”.
「香り発生時間」は、入力部14を介して、ユーザが予め任意に設定することができる。例えば、“2015年10月1日 PM22:00”、“本日 PM22:00”などのように、「特定の日時」を設定することができる。また、“毎週金曜日 PM23:00”、“毎日 PM23:00”など「周期的な日時」を設定することもできる。また、“本日 PM22:00〜PM23:00”のように香り発生開始時間から香り発生終了時間までの「時間区間」を設定することもできる。香り発生時間を「時間区間」で設定した場合、香り発生装置1は、香り発生開始時間になると香りを発生させ、香り発生終了時間になると香りの発生を終了する。
The “scent generation time” can be arbitrarily set in advance by the user via the
また、香り発生装置1が汎用のカレンダー機能(例えばGoogle(登録商標)カレンダーなど)を有していれば、カレンダーと同期することでカレンダーに登録されたイベント時間(イベントの開始時間や終了時間)に基づいて「香り発生時間」を設定することができる。また、他の香り発生装置1とネットワーク接続することによって、他の香り発生装置1に設定されている「香り発生時間」と同期することもできる。
In addition, if the
<香り選択テーブル40>
図3は、「ユーザ状況」と「香り情報」とを対応付けて保持する「香り選択テーブル40」を示す図である。図の場合、「香り選択テーブル40」には、各ユーザ状況(“状況1”“状況2”・・・)と対応づけて各香り情報(“香りA”“香りB”・・・)が保持されている。香り発生装置1は、この「香り選択テーブル40」を参照することで、ユーザ状況に応じた適切な香り情報を決定することができる。なお、1つのユーザ状況に複数の香り情報が対応していてもよい。例えば、図3の場合、“状況3”には2つの香り情報{“香りC”“香りD”}が対応している。
<Aroma selection table 40>
FIG. 3 is a diagram showing a “scent selection table 40” that holds “user status” and “scent information” in association with each other. In the case of the figure, in the “scent selection table 40”, each scent information (“scent A” “scent B”...) Is associated with each user situation (“
「ユーザ状況」とは、前記したように、ユーザの気分や体調などの状態を定量化したものである。例えば、ユーザの緊張状態を“高緊張度”“中程度の緊張度”“低緊張度”、ユーザの血圧状態を
“高血圧” “低血圧”、ユーザの体温状態を “微熱”“平熱”“低体温”、部屋の室温状態を“高温” “適温”“低温”などのように定量化したものである。定量化されたユーザ状況は、その状況に適した香り情報と対応付けて「香り選択テーブル40」に登録される。
As described above, the “user situation” is a quantification of the state of the user such as mood and physical condition. For example, the user's tension state is “high tension”, “medium tension”, “low tension”, the user's blood pressure state is “high blood pressure”, “low blood pressure”, and the user's body temperature state is “low heat”, “normal heat”, “ It is quantified such as "low body temperature" and room temperature in the room such as "high temperature", "appropriate temperature", and "low temperature". The quantified user situation is registered in the “scent selection table 40” in association with the scent information suitable for the situation.
「香り情報」には、各ユーザ状況に適した香りに関する情報が含まれ、例えば「香り特定情報」、「成分配合情報」、「香り発生制御情報」、「効用情報」などが含まれる。
このうち「香り特定情報」とは、発生させる香りを特定するための情報である。制御部11は、「香り特定情報」を参照して、発生させる香りを一意に特定することができる。
また「成分配合情報」とは、「香り特定情報」により特定される香りを発生させるための各香り成分(精油)の配合比の情報である。制御部11は、「成分配合情報」を参照して、各香り成分を適切な配合比で配合することで、「香り特定情報」に特定される香りを発生させることができる。
The “scent information” includes information related to the scent suitable for each user situation, and includes, for example, “scent identification information”, “component composition information”, “scent generation control information”, “utility information”, and the like.
Of these, “scent identifying information” is information for identifying the scent to be generated. The
The “component blending information” is information on the blending ratio of each scent component (essential oil) for generating the scent specified by the “scent specifying information”. The
また「香り発生制御情報」とは、香りの発生を制御するための設定値であり、「香り発生量」、「香り放出時間」などの情報が含まれる。「香り発生量」とは、単位時間辺りに香り放出部18から放出される香りの放出量であり、香りの強さに関係する。「香り放出時間」とは、香りの発生を開始してから停止するまでの時間のことである。これらの設定値は、ユーザ状況に応じた適切な値が設定されていることが望ましい。
また「効用情報」とは、香りの効果(緊張・不安を軽減する効果、安眠を誘う効果、集中力を高める効果など)に関する情報である。
The “scent generation control information” is a set value for controlling the generation of scent, and includes information such as “scent generation amount” and “scent release time”. The “scent generation amount” is a discharge amount of a scent released from the
The “utility information” is information related to the effect of fragrance (effect of reducing tension / anxiety, effect of inviting sleep, effect of enhancing concentration, etc.).
なお、ユーザ状況に対応する適切な香り情報は、予めデフォルト設定されているが、入力部14を介して、ユーザは香り情報を任意に変更したり、或いはデフォルト設定されている香り情報に加え自身の好みの香り情報を追加設定することができる。
In addition, although the appropriate fragrance information corresponding to a user condition is preset by default, a user can change fragrance information arbitrarily via the
<香り発生装置1の香り発生処理>
次に図4のフローチャートを参照して、香り発生装置1の香り発生処理の動作について説明する。
ここで香り発生装置1は電源が投入され起動しているものとする。また、センサ19が香り発生装置1と無線又は有線接続されており、ユーザの生体情報及び/又は周辺環境情報が測定可能な状態になっているものとする。
<Aroma generation processing of the
Next, with reference to the flowchart of FIG. 4, operation | movement of the fragrance generation process of the
Here, it is assumed that the
まず、香り発生装置1の制御部11は、所定の「香り発生時間」になるまで処理を待機する(ステップS1)。そして、制御部11が、所定の「香り発生時間」になったものと判断すると(ステップS1;YES)、ユーザ状況を判断する処理(ステップS2)へ移行する。
First, the
例えば、制御部11は、現在時刻が「香り発生スケジュール30」に保持されているいずれかの「香り発生時間」になると、ステップS2へ移行する。図2を例に挙げると、制御部11は、香り発生時間が“時間t1”“時間t2”“時間t3”・・・のいずれかになると、ステップS2へ移行する。
また、前記したように「香り発生時間」が香り発生開始時間から香り発生終了時間までの「時間区間」で設定されている場合には、「香り発生開始時間」になるとステップS2へ移行する。既に「香り発生開始時間」を過ぎている場合には、現在時刻が、設定された時間区間内か否かを判断し、時間区間内であれば同様にステップS2へ移行する。
For example, when the current time is any “scent generation time” held in the “
Further, as described above, when the “scent generation time” is set in the “time section” from the scent generation start time to the scent generation end time, the process proceeds to step S2 when the “scent generation start time” is reached. If the “scent generation start time” has already passed, it is determined whether or not the current time is within the set time interval, and if it is within the time interval, the process similarly proceeds to step S2.
なお「香り発生時間」は、「香り発生スケジュール30」に予め設定されている時間だけに限定されない。例えば、香り発生装置1が人を検知したタイミングを「香り発生時間」とすることもできる。具体的には、制御部11が、周辺機器I/F部16を介して接続されたマイクロホン(センサ19)により音データを逐次測定しておき、音データの大きさが所定の閾値を超えたタイミングを、人を検知したタイミング、すなわち「香り発生時間」とすることができる。
The “scent generation time” is not limited to the time set in advance in the “
或いは、制御部11が、周辺機器I/F部16を介して接続されたイメージセンサ(センサ19)により画像データを逐次取得しておき、画像処理技術によって画像データから人を検知したタイミングを「香り発生時間」とすることもできる。以上のように、香り発生装置1が人を検知すると、ステップS2へ移行するようにしてもよい。
Alternatively, the timing at which the
また、制御部11が、入力部14を介してユーザ操作を受け付けたタイミングを「香り発生時間」としてもよい。ユーザ操作とは、例えば香り発生装置1の「香り発生開始ボタン」(不図示)を押下する操作などである。
The timing at which the
制御部11は、上記に例示したような種々の手段によって「香り発生時間」を検知すると、ステップS2へ移行する。
When the
続いて、香り発生装置1の制御部11は、生体情報及び/又は周辺環境情報に基づいてユーザ状況を判断する(ステップS2)。
具体的には、制御部11は、センサ19により測定したユーザの心拍、体温、発汗量などの生体情報を取得し解析することよって、ユーザ状況を判断する。或いは、センサ19により測定した室温、湿度などのユーザの周辺環境情報を取得し解析することによって、ユーザ状況を判断する。また、生体情報および周辺環境情報の双方を用いてユーザ状況を判断するようにしてもよい。
Subsequently, the
Specifically, the
一例として、心拍センサ(センサ19)により測定される心拍数に基づいて、ユーザの緊張状態(ユーザ状況)を判断する場合を説明する。なお予めユーザの緊張状態(ユーザ状況)が、“高い緊張度”“中程度の緊張度”“低い緊張度”のように定量化され香り発生装置1に登録されているもとする。
まず、制御部11は、心拍センサ(センサ19)により心拍数を所定時間測定し、測定した心拍数によって緊張度を評価する。緊張度は、例えば平常時の平均心拍数との差(測定した心拍数―平常時の平均心拍数)、或いは平常時の平均心拍数との比(測定した心拍数/平常時の平均心拍数)などで評価することができる。なお平常時の平均心拍数は事前に香り発生装置1に登録されているものとする。そして、評価した緊張度に基づいて、ユーザの緊張状態(ユーザ状況)が“高い緊張度”“中程度の緊張度”“低い緊張度”のいずれに属するかを決定し、ユーザの緊張状態(ユーザ状況)を判断する。
As an example, a case will be described in which the user's tension state (user situation) is determined based on the heart rate measured by the heart rate sensor (sensor 19). It is assumed that the user's tension state (user situation) is quantified and registered in the
First, the
ステップS2においてユーザ状況が判断されると、続いて、制御部11は、ユーザ状況に応じた香り情報を決定する(ステップS3)。
具体的には、制御部11は、記憶部12に保持される「香り選択テーブル40」を参照して、ステップS2において判断されたユーザ状況に対応する香り情報を決定する。
If a user situation is judged in Step S2, then control
Specifically, the
例えば、ステップS2において判断されたユーザ状況が“状況2”であるとする。この場合、制御部11は、図4に示した「香り選択テーブル40」を参照して、“状況2”に対応する “香りB”を適切な香り情報として決定する。
For example, it is assumed that the user situation determined in step S2 is “situation 2”. In this case, the
なお、前記したようにユーザ状況と対応する香り情報が複数存在する場合もある。この場合、制御部11が、いずれかの香り情報を自動で選択し決定してもよいが、ユーザ操作を受け付けることによって、ユーザに所望の香り情報を選択させるようにしてもよい。例えば、図4においてユーザ状況が“状況3”の場合、対応する香り情報が2種類{“香りC”“香りD”}存在する。この場合、制御部11は、表示部15に“香りC”“香りD”のいずれかを選択させる選択画面(不図示)を表示する。そして、この選択画面から、ユーザ操作によって“香りC”または“香りD”を選択させることで、香り情報を一意に決定する。
As described above, there may be a plurality of scent information corresponding to the user situation. In this case, although the
また、制御部11は、「香り選択テーブル40」を一切参照することなく、ユーザ操作によってユーザの好みの香り情報を選択させることで香り情報を決定してもよい。この場合、ステップS2においてユーザ状況を判断した後、制御部11は、表示部15にユーザに任意の香り情報を選択させるための選択画面(不図示)を表示する。そして、この選択画面から、ユーザ操作によって所望の香りを選択させることで、香り情報を決定する。このように、ユーザの嗜好に基づいて香り情報を決定してもよい。
Moreover, the
そして、ステップS4において、香り発生装置1の制御部11は、ステップS3において決定した香り情報に基づいて、所望の香りを発生させる。
具体的には、制御部11は、香り情報に含まれる「成分配合情報」を参照し、所望の香りを発生させるための各香り成分の適切な配合比を取得し、取得した配合比に基づいて、香りカートリッジ17の各香り成分を配合して、香り放出部18を介して香り発生装置1の外部に放出する。
In step S4, the
Specifically, the
なお、香り成分を配合して所望の香りを生成し発生させる仕組みは公知であり、例えば、特開2010−257126号公報にも開示されている。本発明は、香りを生成するための手段については特に限定するものではなく、上記文献に開示されている方法やその他の既存の方法を用いて、所望の香りを生成し発生させることができる。 In addition, the structure which mix | blends a fragrance component and produces | generates and generates a desired fragrance is well-known, For example, it is disclosed by Unexamined-Japanese-Patent No. 2010-257126. The present invention is not particularly limited with respect to means for generating a scent, and a desired scent can be generated and generated using a method disclosed in the above document or other existing methods.
また、ステップS4において、制御部11は、種々の手段によって、香りの発生量を自動制御することができる。
例えば、前記した「香り発生制御情報」に基づいて香りの発生を自動制御してもよい。すなわち、香り発生制御情報に含まれる「香り発生量」を参照して、香りの発生量をユーザ状況に応じて自動制御したり、また、香り発生制御情報に含まれる「香り放出時間」を参照して、香りの発生を停止するタイミングをユーザ状況に応じて自動制御することができる。
In step S4, the
For example, the generation of scent may be automatically controlled based on the above-described “scent generation control information”. In other words, referring to the “scent generation amount” included in the scent generation control information, the scent generation amount is automatically controlled according to the user situation, or “scent release time” included in the scent generation control information is referred to. And the timing which stops generation | occurrence | production of fragrance can be automatically controlled according to a user condition.
また、時々刻々取得されるセンサ19の生体情報等に基づいて、リアルタイムに香り発生量や香りの発生を停止するタイミングを自動制御してもよい。例えば、心拍データからユーザが高い緊張状態にあると判断した場合には香り発生量が多くなるように制御し、一方、ユーザがリラックス状態にあると判断した場合には香り発生量が少なくなるように制御することができる。また、睡眠中に香りを発生させる場合には、ユーザの体動を加速度センサ(センサ19)により観測しておき、体動が大きいとき(安眠状態でないと推測される場合)には香り発生量が多くなるように制御し、一方、体動が小さいとき(安眠状態と推測される場合)には香り発生量が少なくなるように制御することができる。
また、生体情報からユーザが睡眠状態に入ったと判断した後、所定時間経過すると(例えば睡眠後1時間経過すると)、自動で香りの発生を停止するように制御してもよい。
Moreover, based on the biometric information of the
Moreover, after determining that the user has entered the sleep state from the biometric information, when a predetermined time has elapsed (for example, when 1 hour has elapsed after sleep), control may be performed to automatically stop the generation of scent.
なお、必ずしも香りの発生を自動制御する必要はなく、例えば、香り発生装置1に設けられた「発生量調整つまみ」(不図示)を回転操作することによって、「香り発生量」の増減を手動調整してもよいし、香り発生装置1に設けられた「香り停止操作ボタン」(不図示)を押下することにより、香りの発生を手動停止してもよい。
また、「香り発生時間」が“本日 PM22:00〜PM23:00”のように香り発生開始時間から香り発生終了時間までの「時間区間」で予め設定されている場合には、香り発生時間終了時間になると(上記例ではPM23:00になると)香りの発生を停止する。
以上のように種々の手段によって香りの発生をコントロールすることができる。
It is not always necessary to automatically control the generation of the scent. For example, the “scent generation amount” is manually increased or decreased by rotating a “generation amount adjustment knob” (not shown) provided in the
In addition, when the “scent generation time” is set in advance in the “time interval” from the scent generation start time to the scent generation end time, such as “Today PM22: 00 to PM23: 00”, the scent generation time ends. When time is reached (in the above example, when PM23: 00 is reached), the generation of fragrance is stopped.
As described above, the generation of scent can be controlled by various means.
以上、第1の実施形態について説明した。第1の実施形態に係る香り発生装置1は、所定の香り発生時間になると(ステップS1)、生体情報及び/又は周辺環境情報に基づいてユーザ状況を判断し(ステップS2)、判断したユーザ状況に応じた香り情報を決定し(ステップS3)、決定した香り情報に基づいて、香りを発生させる(ステップS4)。これにより、ユーザ状況に応じた適切な香りを発生させることができ、ユーザ状況を考慮した好適な香り空間を創り出すことが可能となる。なお、ステップS2〜ステップS4の処理は、繰り返し実行することで、ユーザ状況をリアルタイムに判断しながら最適な香りを発生させるようにしてもよい。
The first embodiment has been described above. The
[第2の実施形態]
次に、図5、図6を参照しながら、本発明の第2の実施形態に係る香り発生装置1について説明する。
第2の実施形態に係る香り発生装置1は、「香り発生時間」と「ユーザ状況」との対応付け、および、「ユーザ状況」と「香り情報」との対応付け、を学習し、学習結果に基づいて、香りを自動で発生させることを特徴とする。
[Second Embodiment]
Next, the
The
香り発生装置1のハードウェア構成は、第1の実施形態に係る香り発生装置1のハードウェア構成(図1参照)と同様である。
但し、記憶部12には、過去に香りを発生させたときの「香り発生時間」と「ユーザ状況」と「香り情報」とを対応付けた「学習データ」が蓄積されているものとする。なお、後述する学習処理が実行された後、学習処理に用いた学習データを記憶部12から削除しておくことが望ましい。これにより、記憶部12には、常に学習処理にかけられていない学習データだけが保持されるようにする。
The hardware configuration of the
However, it is assumed that “study data” in which “scent generation time”, “user situation”, and “scent information” when a scent is generated in the past is stored in the
<香り発生装置1の学習処理>
図5は、香り発生装置1の学習処理を示すフローチャートである。この処理は、第1の実施形態における香り発生処理(図4のフローチャート参照)の実行中または実行後に、都度実行してもよいし、香り発生処理とは独立した別途の処理として実行してもよい。
<Learning process of
FIG. 5 is a flowchart showing the learning process of the
まず、ステップS11において、香り発生装置1の制御部11は、記憶部12に保持されている学習データに基づいて、「香り発生時間」と「ユーザ状況」との対応付けを学習し「状況学習テーブル60」を作成する。なお既に過去に学習処理が実行されている場合には作成済みの「状況学習テーブル60」を学習更新する。
First, in step S <b> 11, the
また、ステップS12において、香り発生装置1の制御部11は、記憶部12に保持されている学習データに基づいて、「ユーザ状況」と「香り情報」との対応付けを学習し「香り学習テーブル70」を作成する。ここで学習に用いる「香り情報」は、香り情報がデフォルト設定されている「香り選択テーブル40」を参照して決定された香り情報ではなく、入力部14を介してユーザが選択した香り情報であることが望ましい。これにより「香り学習テーブル70」にはユーザの嗜好が最大限に反映されることになる。なおステップS11と同様に、既に過去に学習処理が実行されている場合には作成済みの「香り学習テーブル70」を学習更新する。
Further, in step S12, the
図6(a)は学習した「状況学習テーブル60」、図6(b)は学習した「香り学習テーブル70」を示す図である。図に示すように、「状況学習テーブル60」には、香り発生時間に対して各ユーザ状況が判断される確率が学習し保持され、「香り学習テーブル70」には、ユーザ状況に対して各香り情報が選択される確率が学習し保持される。「状況学習テーブル60」と「香り学習テーブル70」によって、「香り発生時間」と「ユーザ状況」と「香り情報」の3つの情報が確率的に対応付けられることになる。 6A shows the learned “situation learning table 60”, and FIG. 6B shows the learned “scent learning table 70”. As shown in the figure, the “situation learning table 60” learns and holds the probability that each user situation is determined with respect to the scent occurrence time, and the “scent learning table 70” stores each probability for each user situation. The probability that scent information is selected is learned and maintained. With the “situation learning table 60” and the “scent learning table 70”, the three pieces of information “scent occurrence time”, “user situation”, and “scent information” are stochastically associated.
<香り発生装置1の香り発生処理>
香り発生装置1の香り発生処理の流れは、第1の実施形態の場合(図4参照)と類似するため、図4のフローチャートを参照して動作を説明する。
<Aroma generation processing of the
Since the flow of the scent generating process of the
まず、ステップS1において、香り発生装置1の制御部11は、所定の「香り発生時間」になるまで処理を待機する。そして、制御部11は、所定の「香り発生時間」になると(ステップS1;YES)、ステップS2へ移行する。ここで所定の「香り発生時間」とは、学習した「状況学習テーブル60」のいずれかの香り発生時間である。例えば、図6(a)の場合、香り発生時間が“時間T1”、“時間T2”、“時間T3”、・・・のいずれかになると、ステップS2へ移行する。
First, in step S <b> 1, the
続いて、ステップS2において、制御部11は、学習した「状況学習テーブル60」を参照して、「香り発生時間」に対応する「ユーザ状況」を判断する。例えば、香り発生時間が図6(a)の“時間T1”だとすると、制御部11は、確率が最も大きい“状況1”をユーザ状況として決定することができる。或いは、各ユーザ状況の各確率に応じてユーザ状況を決定してもよい。すなわち、“状況1”、“状況2”、“状況3”が、それぞれ、50%、40%、10%の確率で選ばれるようにユーザ状況を決定してもよい。
Subsequently, in step S <b> 2, the
続いて、ステップS3において、制御部11は、学習した「香り学習テーブル70」を参照して、「ユーザ状況」に対応する「香り情報」を決定する。例えば、ステップS2において判断されたユーザ状況が“状況1”だとすると、図6(b)の「香り学習テーブル70」を参照して、確率が最も大きい“香りA”を香り情報として決定することができる。或いは、ステップS2の場合と同様に、各香り情報の各確率に応じて香り情報を決定してもよい。すなわち、“香りA”、“香りB”、“香りC”が、それぞれ、70%、20%、10%の確率で選ばれるように香り情報を決定してもよい。
Subsequently, in step S <b> 3, the
そして、ステップS4において、香り発生装置1の制御部11は、ステップS3において決定した香り情報に基づいて、所望の香りを発生させる。
In step S4, the
以上、第2の実施形態によれば、ユーザがどのような時にどのような状況となる傾向があるか、また、どのような状況のときにどのような香りを選択する傾向があるか、を学習し、学習結果に基づいて、ユーザ状況を判断し香り情報を決定する。これにより、過去に蓄積されたユーザの傾向に基づいて、ユーザ状況を判断し香り情報を決定することができる。また、センサ19による測定を行う必要がないため、利便性が向上する。
As described above, according to the second embodiment, what kind of situation the user tends to become and what kind of fragrance tends to be selected in what kind of situation. Learning, based on the learning result, the user situation is judged and the scent information is determined. Thereby, based on the user's tendency accumulated in the past, it is possible to determine the user situation and determine the scent information. Further, since there is no need to perform measurement by the
なお第2の実施形態では、学習処理において「状況学習テーブル60」と「香り学習テーブル70」の双方の学習テーブルを学習し、香り発生処理において双方の学習テーブルを参照して香りを発生させるように構成したが、いずれかの学習テーブルのみを学習し参照するようにしてもよい。 In the second embodiment, both the “situation learning table 60” and the “scent learning table 70” are learned in the learning process, and the scent is generated by referring to both learning tables in the scent generation process. However, only one of the learning tables may be learned and referenced.
例えば「状況学習テーブル60」のみを学習した場合は、ユーザ状況を判断するまでの処理(ステップS1およびステップS2)は、学習した「状況学習テーブル60」を参照して行い、香り情報を決定する処理(ステップS3)は、第1の実施形態の処理に従う。一方「香り学習テーブル70」のみを学習した場合には、ユーザ状況を判断するまでの処理(ステップS1およびステップS2)は、第1の実施形態の処理に従い、香り情報を決定する処理(ステップS3)においてだけ、学習した「香り学習テーブル70」を参照して、香り情報を決定する。 For example, when only the “situation learning table 60” is learned, the processing (step S1 and step S2) until the user situation is determined is performed with reference to the learned “situation learning table 60” to determine the scent information. The process (step S3) follows the process of the first embodiment. On the other hand, when only the “scent learning table 70” is learned, the processing (step S1 and step S2) until the user situation is determined is processing (step S3) for determining scent information according to the processing of the first embodiment. ), The scent information is determined with reference to the learned “scent learning table 70”.
また第2の実施形態では、「状況学習テーブル60」と「香り学習テーブル70」を別々の学習テーブルとして作成しているが、「香り発生時間」と「ユーザ状況」と「香り情報」の3つの情報を対応付けた1つの学習テーブルを学習し作成してもよい。また、「香り発生時間」と「香り情報」との対応付けを学習してもよい。 In the second embodiment, the “situation learning table 60” and the “scent learning table 70” are created as separate learning tables, but “scent occurrence time”, “user situation”, and “scent information” 3 One learning table in which two pieces of information are associated may be learned and created. Further, the association between “scent generation time” and “scent information” may be learned.
[第3の実施形態]
次に図7〜図11を参照しながら、本発明の第3の実施形態について説明する。
[Third Embodiment]
Next, a third embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
<香り発生システム10の概要図>
図7は第3の実施形態に係る香り発生システムの構成図である。図に示すように、第2の実施形態に係る香り発生システム10は、複数の香り発生装置1(1a、1b、1c、・・・)がネットワーク7を介して香り学習サーバ5に接続されて構成される。
<Schematic diagram of
FIG. 7 is a configuration diagram of a scent generating system according to the third embodiment. As shown in the figure, in the
香り学習サーバ5は、複数の香り発生装置1から逐次送信される学習データを収集して学習テーブルを学習する。特に、第3の実施形態では、学習データに「属性情報50」を含むことで、属性ごとにユーザの傾向が学習される点に特徴がある。これにより、各香り発生装置1は、個々の属性に応じた学習結果に基づいて、最適な香りを発生させることが可能となる。
The scent learning server 5 learns learning tables by collecting learning data sequentially transmitted from the plurality of
<香り学習サーバ5のハードウェア構成>
図8は、香り学習サーバ5のハードウェア構成を示す図である。図に示すように、香り学習サーバ5は、制御部51、記憶部52、通信制御部53、入力部54、表示部55、周辺機器I/F部56が、バス59を介して接続されている。
<Hardware configuration of scent learning server 5>
FIG. 8 is a diagram illustrating a hardware configuration of the scent learning server 5. As shown in the figure, the scent learning server 5 includes a
制御部51は、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等で構成される。
The
CPUは、ROM、記憶部52等に格納されるプログラムをRAM上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス59を介して接続された各装置を駆動制御し、コンピュータが行う処理を実現する。
The CPU calls and executes a program stored in the ROM, the
記憶部52は、制御部51が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、OS(Operating System)等が格納される。プログラムは、第2の実施形態に係る香り発生システム10の処理プログラム等である。プログラムのコードは、制御部51により必要に応じて読み出されてRAMに移され、CPUにより実行される。
記憶部52には、後述する「状況学習テーブル80」、「香り学習テーブル90」などが保持される。
The
The
通信制御部53は、通信制御装置、通信ポート等を有し、ネットワーク7を介して行われる香り発生装置1との通信を制御する。
The
入力部54は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。
表示部55は、CRTモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置である。
The
The
周辺機器I/F部56は、周辺機器を接続させるためのポートであり、USB、IEEE1394、RS−232C等で構成され、接続形態は有線、無線を問わない。
バス59は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
The peripheral device I /
The bus 59 is a path that mediates transmission / reception of control signals, data signals, and the like between the devices.
香り発生装置1のハードウェア構成は、第1の実施形態に係る香り発生装置1のハードウェア構成(図1参照)と同様である。
但し、各香り発生装置1の記憶部12には、「属性情報50」が保持されている。属性情報50とは、香り発生装置1のユーザの性別、年齢・年代、血液型、国籍、職種、コミュニティ(特定の情報を共有するグループ)などのユーザをカテゴライズする情報や、香り発生装置1の位置情報や周辺の天候情報などである。
The hardware configuration of the
However, “attribute
これによって、第3の実施形態では、属性ごとの傾向を学習結果に反映することができる。例えば「20代の女性」「30代の女性」・・・などの年代ごとの傾向、「日本人」「中国人」「韓国人」・・・などの国籍ごとの傾向、「晴れ」「曇り」「雨」などの天候ごとの傾向、「東京」「北海道」「沖縄」・・・などの位置情報(地域)ごとの傾向、などを学習結果に反映させることができる。そして、各香り発生装置1の各ユーザは自身の属性に応じた学習結果に基づいて最適な香りを発生させることが可能となる。
Thereby, in the third embodiment, the tendency for each attribute can be reflected in the learning result. For example, trends by age such as “woman in 20s”, “woman in 30s”, etc., trends by nationality such as “Japanese”, “Chinese”, “Korean”, etc., “sunny”, “cloudy” The tendency for each weather such as “rain”, the tendency for each location information (region) such as “Tokyo”, “Hokkaido”, “Okinawa”, etc. can be reflected in the learning result. And each user of each
また、記憶部12には、第2の実施形態と同様に、過去に香りを発生させたときの「香り発生時間」と「ユーザ状況」と「香り情報」とを対応付けた学習データが蓄積されているものとする。
Similarly to the second embodiment, the
<香り発生システム10の学習処理>
図9のフローチャートを参照して、香り発生システム10の学習処理の動作を説明する。
<Learning process of
The operation of the learning process of the
まず、ステップS51において、各香り発生装置1の制御部11は、学習データを属性情報50とともに香り学習サーバ5へ送信する。続いて、ステップS52において、香り学習サーバ5は、香り発生装置1から送信される学習データを受信する。そして、ステップS53において、受信した学習データを、属性情報50に基づいて属性ごとに学習し、「香り発生時間」と「ユーザ状況」の対応付けを学習し保持する「状況学習テーブル80」と「ユーザ状況」と「香り発生情報」の対応付けを保持する「香り学習テーブル90」に反映させる。
First, in step S <b> 51, the
上記した学習処理は、香り発生装置1から学習データが送信される度に実行され、その都度、「状況学習テーブル80」と「香り学習テーブル90」が学習更新されていく。
The learning process described above is executed every time learning data is transmitted from the
図10(a)は学習した「状況学習テーブル80」、図10(b)は学習した「香り学習テーブル90」を示す図である。図に示すように、「状況学習テーブル80」には、属性ごとに、香り発生時間に対して各ユーザ状況が判断される確率が学習し保持され、「香り学習テーブル90」には、属性ごとに、ユーザ状況に対して各香り情報が選択される確率が学習し保持される。「状況学習テーブル80」と「香り学習テーブル90」によって、「香り発生時間」と「ユーザ状況」と「香り情報」の3つの情報が確率的に対応付けられることになる。 FIG. 10A shows the learned “situation learning table 80”, and FIG. 10B shows the learned “scent learning table 90”. As shown in the figure, the “situation learning table 80” learns and holds the probability that each user situation is judged with respect to the scent occurrence time for each attribute, and the “scent learning table 90” contains each attribute. In addition, the probability that each scent information is selected for the user situation is learned and held. With the “situation learning table 80” and the “scent learning table 90”, the three pieces of information “scent occurrence time”, “user situation”, and “scent information” are stochastically associated.
<香り発生システム10の香り発生処理>
次に図11のフローチャートを参照して、香り発生システム10の香り発生処理の動作例を説明する。図11では、ある香り発生装置1が、香り学習サーバ5が学習した学習テーブル(「状況学習テーブル80」および「香り学習テーブル90」)を受信して、この学習テーブルに基づいて、香りを発生させる例を示す。
<Scent generation processing of the
Next, with reference to the flowchart of FIG. 11, the operation example of the fragrance generation process of the
まず、香り発生装置1の制御部11は、属性情報50に応じた学習テーブルを、香り学習サーバ5に対して要求する(ステップS61)。香り学習サーバ5の制御部51は、要求を受信し(ステップS62)、属性情報50に応じた学習テーブルを記憶部52から取得する(ステップS63)。例えば香り発生装置1の属性情報が“属性α”の場合、図10の「状況学習テーブル80」および「香り学習テーブル90」のうちの“属性α”の学習テーブルを抽出し取得する。そして、香り学習サーバ5の制御部51は、取得した“属性α”の学習テーブルを、香り発生装置1に対して送信する(ステップS64)。香り発生装置1の制御部11は、学習テーブルを受信し(ステップS65)、受信した学習テーブルを参照して、香り発生処理を実行する(ステップS66)。ステップS66の香り発生処理は、第2の実施形態と略同様であるため詳細は省略するが、第2の実施形態と異なる点は、第2の実施形態では、「香り発生装置1」が学習した学習テーブル(図6の「状況学習テーブル60」と「香り学習テーブル70」)に基づいて香り発生処理を実行するのに対して、第3の実施形態では、「香り学習サーバ5」が学習した学習テーブル((図10の「状況学習テーブル80」と「香り学習テーブル90」))に基づいて香り発生処理を実行する点である。
First, the
以上、第3の実施形態に係る香り発生システムによれば、香り学習サーバ5が、ネットワークを介して接続された複数の香り発生装置から学習データを収集し、ユーザの傾向を学習する。そして、香り発生装置1は、学習された傾向に基づいて最適な香りを発生させる。特に第3の実施形態では、属性ごとに上記した傾向が学習されるため、各香り発生装置1のユーザは自身の属性に応じた学習結果に基づいて、最適な香りを発生させることができる。また、センサ19による測定を行う必要がないため、利便性が向上する。
As described above, according to the scent generating system according to the third embodiment, the scent learning server 5 collects learning data from a plurality of scent generating devices connected via a network and learns the user's tendency. And the
なお第2の実施形態と同様に、「状況学習テーブル80」と「香り学習テーブル70」のいずれかのみを学習し参照するように構成してもよい。また、「状況学習テーブル80」と「香り学習テーブル90」を別々の学習テーブルとして作成しているが、「香り発生時間」と「ユーザ状況」と「香り情報」の3つの情報を対応付けた1つの学習テーブルを学習し作成してもよい。また、「香り発生時間」と「香り情報」との対応付けを学習してもよい。 As in the second embodiment, only the “situation learning table 80” or “scent learning table 70” may be learned and referenced. In addition, “situation learning table 80” and “scent learning table 90” are created as separate learning tables, but three information of “scent occurrence time”, “user situation”, and “scent information” are associated with each other. One learning table may be learned and created. Further, the association between “scent generation time” and “scent information” may be learned.
以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。 The preferred embodiments of the present invention have been described above with reference to the accompanying drawings, but the present invention is not limited to such examples. It will be apparent to those skilled in the art that various changes or modifications can be conceived within the scope of the technical idea disclosed in the present application, and these naturally belong to the technical scope of the present invention. Understood.
例えば、香り発生装置1は、図12に示すように、「制御装置2」と香りを発生する機能に特化した「香り発生器3」から構成してもよい。この場合、制御装置2は、汎用のスマートフォン、タブレット端末などで実現される。制御装置2のハードウェア構成は、図1のハードウェア構成から香りカートリッジ17と香り放出部18を除いた構成と同等である。一方、香り発生器3は、香りカートリッジ17と香り放出部18を備える。その他の構成はセンサ19を除く以外は、図1のハードウェア構成と略同様である。香り発生処理の動作概略は次のようになる。まず、所定の香り発生時間になると、制御装置2は、センサ19から測定した生体情報及び/又は周辺環境情報に基づいてユーザ状況を判断し、判断したユーザ状況に応じた香り情報を決定する。続いて、制御装置2は、決定した香り情報をBluetooth(登録商標)などの近距離無線通信によって、香り発生器3へ送信する。そして、香り発生器3は受信した香り情報に基づいて、所望の香りを発生させる。
For example, as shown in FIG. 12, the
また、香り発生装置1を、エアコンディショナー、加湿・除湿器などの他の空調装置と連携するように動作させてもよい。例えば、温度センサ(センサ19)により室内の温度に応じてユーザ状況を判断し、ユーザ状況に応じた香りを発生させると共に、室内が適温になるように空調装置を制御する。また、湿度センサ(センサ19)により室内の湿度に応じてユーザ状況を判断し、ユーザ状況に応じた香りを発生させると共に、室内が適湿になるように空調装置を制御する。このように香り発生装置1と他の空調装置とを連携させることによって、ユーザにより好適な空間を提供することも可能である。
Moreover, you may operate the
また、香り発生装置1を、音楽や映像を再生するコンテンツ再生装置、或いは照明装置などと連携させてもよい。例えば、コンテンツ再生装置と連携させることで、香りを発生させながらBGM等の音楽や映像を再生させてもよい。この場合、コンテンツ再生装置は、ユーザ状況に適した種類の音楽や映像を、ユーザ状況に適した音量で再生することが望ましい。また、照明装置と連携させることで、照明を灯しながら香りを発生させてもよい。この場合にも、照明装置は、ユーザ状況に適した種類の照明を、ユーザ状況に適した強さの明かりで照らすことが望ましい。このように香り発生装置1とコンテンツ再生装置、或いは照明装置とを連携させることによって、香りによるに嗅覚的効果に加え、聴覚的効果や視覚的効果を伴う空間を演出することも可能である。
Further, the
1;香り発生装置
5;香り学習サーバ
7;ネットワーク
10;香り発生システム
30;香り発生スケジュール
40;香り選択テーブル
50;属性情報
60、80;状況学習テーブル
70、90;香り学習テーブル
DESCRIPTION OF
Claims (11)
ユーザ状況を判断する判断手段と、
前記記憶部を参照して、前記ユーザ状況に応じた香り情報を決定する決定手段と、
決定した香り情報に基づいて、香りを発生させる発生手段と、
を備えることを特徴とする香り発生装置。 A storage unit that associates and holds user status and scent information;
A determination means for determining a user situation;
Deciding means for deciding fragrance information according to the user situation with reference to the storage unit;
A generating means for generating a scent based on the determined scent information;
A scent generating device comprising:
ことを特徴とする請求項1に記載の香り発生装置。 The scent generation apparatus according to claim 1, wherein the determination unit determines a user situation when a predetermined scent generation time is reached.
前記判断手段は、前記対応付けを参照して、ユーザ状況を判断する
ことを特徴とする請求項2に記載の香り発生装置。 Means for learning the association between the scent occurrence time and the user situation based on the scent occurrence time and the user situation judged by the judgment means;
The scent generating apparatus according to claim 2, wherein the determining unit determines a user situation with reference to the association.
前記判断手段により判断したユーザ状況と、前記選択手段により選択した香り情報と、に基づいて、ユーザ状況と香り情報との対応付けを学習する手段と、を更に備え、
前記決定手段は、前記対応付けを参照して、香り情報を決定する
ことを特徴とする請求項1から請求項3のいずれかに記載の香り発生装置。 Selection means for allowing the user to select scent information;
Means for learning the association between the user situation and the scent information based on the user situation judged by the judgment means and the scent information selected by the selection means;
The scent generating apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the determining unit determines scent information with reference to the association.
ことを特徴とする請求項1から請求項4のいずれかに記載の香り発生装置。 The scent generating apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein the determination unit determines a user situation based on a user's biological information.
ことを特徴とする請求項1から請求項4のいずれかに記載の香り発生装置。 The scent generating apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein the determining unit determines a user situation based on the surrounding environment information of the user.
ユーザ状況を判断する判断するステップと、
前記記憶部を参照して、前記ユーザ状況に応じた香り情報を決定するステップと、
決定した香り情報に基づいて、香りを発生する発生ステップと、
を含むことを特徴とする香り発生方法。 A step of associating the user situation with the scent information in the storage unit;
A step of determining a user situation;
Determining the scent information according to the user situation with reference to the storage unit;
A generation step for generating a scent based on the determined scent information;
A method for generating a scent characterized by comprising
ユーザ状況と香り情報とを対応付けて保持する記憶部と、
ユーザ状況を判断する判断手段と、
前記記憶部を参照して、前記ユーザ状況に応じた香り情報を決定する決定手段と、
決定した香り情報に基づいて、香りを発生する発生手段と、
して機能させることを特徴とするプログラム。 Computer
A storage unit that associates and holds user status and scent information;
A determination means for determining a user situation;
Deciding means for deciding fragrance information according to the user situation with reference to the storage unit;
Based on the determined scent information, generating means for generating a scent,
A program characterized by making it function.
前記複数の香り発生装置から送信される香り発生時間とユーザ状況と香り情報とを対応付けた学習データを受信する受信手段と、
受信した前記学習データに基づいて、香り発生時間とユーザ状況と香り情報との対応づけを学習する学習手段と、
を備えることを特徴とする香り学習サーバ。 A scent learning server connected to a plurality of scent generating devices via a network,
Receiving means for receiving learning data associating scent generation time, user status and scent information transmitted from the plurality of scent generating devices;
Based on the received learning data, learning means for learning the correspondence between the scent occurrence time, the user situation, and the scent information;
A scent learning server comprising:
前記学習手段は、属性ごとに香り発生時間とユーザ状況と香り情報との対応づけを学習する
ことを特徴とする請求項9に記載の香り学習サーバ。 The receiving means further receives user attribute information transmitted from the scent generating device,
The scent learning server according to claim 9, wherein the learning unit learns a correspondence between a scent occurrence time, a user situation, and scent information for each attribute.
前記香り発生装置は、
香り発生時間とユーザ状況と香り情報とを対応付けた学習データを保持する記憶部と、
前記学習データを前記サーバへ送信する送信手段と、
前記サーバが学習した香り発生時間とユーザ状況と香り情報との対応付けに基づいて、香りを発生させる発生手段と、
を備え、
前記サーバは、
前記香り発生装置から送信される香り発生時間とユーザ状況と香り情報とを対応付けた学習データを受信する受信手段と、
受信した前記学習データに基づいて、香り発生時間とユーザ状況と香り情報との対応付けを学習する学習手段と、
を備えることを特徴とする香り発生システム。
A scent generation system comprising a scent learning server connected to a plurality of scent generation devices via a network,
The scent generator is
A storage unit for storing learning data in which the scent occurrence time, the user situation, and the scent information are associated;
Transmitting means for transmitting the learning data to the server;
Based on the association between the scent generation time learned by the server, the user situation, and the scent information, generating means for generating a scent,
With
The server
Receiving means for receiving learning data in which the scent generation time, the user status, and the scent information transmitted from the scent generating device are associated;
Based on the received learning data, learning means for learning the association between the scent occurrence time, the user situation, and the scent information;
A fragrance generating system characterized by comprising:
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