JP2018107751A - 宅内構成員の異常状態判断方法及びサーバ - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の一実施形態によれば、前記所定の第2時間単位で宅内の電力使用データを推定するステップはDNN(Deep Neural Network)を用いる。
本発明の一実施形態によるサーバ130は、宅内の電力使用データに基づいて宅内構成員の異常状態を判断し、宅内構成員の異常状態が発生したと判断する場合、宅内構成員の異常状態を含む通知メッセージを生成してユーザ装置150に転送する。
一人暮らし老人及び患者のような宅内構成員に対して保護者の観察及び監視が必要な場合、社会福祉士などは、ユーザ装置150を用いて、サーバ130が転送する通知メッセージに基づいて宅内構成員の状態を確認することができる。
本発明の一実施形態によるサーバ200は、測定部210、判断部230、メッセージ生成部250及びメッセージ転送部270を含む。また、本発明の一実施形態によるサーバ200は格納部をさらに含む。
本発明の一実施形態による判断部230は、所定の時間の間前記宅内の全体電力使用量の変化が所定の臨界値以下であるか否かを判断する。例えば、以前の24時間の間宅内の全体電力使用量の変化が臨界値以下である場合、判断部230は、宅内の全体電力使用量に変化がないことを理由に宅内構成員に異常状態が発生したと判断する。宅内の全体電力使用量の変化は次の式1により求めることができるが、特定の式に制限されず、他の方式で計算できることは当業者にとって明らかなことである。
(式1)
メッセージ転送部270は通知メッセージを所定のユーザ装置に転送する。
所定のユーザ装置はモバイル端末等を含み、様々な端末であってもよいことは当業者にとって明らかなことである。
本発明の一実施形態によるサーバ200の測定部210は所定の時間単位で宅内の電力使用データを推定する。前記所定の時間単位は24時間単位及び曜日単位等といった様々な時間単位を含む。
DNNは、入力層(Input Layer)310、出力層(Output Layer)350、及び入力層と出力層との間にある複数の隠れ層(Hidden Layer)330を含む人工の神経ネットワーク(Artificial Neural Network、ANN)である。DNNは、隠れ層に割り当てられた変数値は知ることができないが、各々の層が以前/以後の層と連結され、その結果、入出力変数間の複雑な非線形関係を数学的にモデリングすることができる。
ステップ410において、サーバ200は所定の第1時間単位で宅内の電力使用データを測定する。
本発明の一実施形態によるサーバ200は、所定の時間の間前記宅内の全体電力使用量の変化が所定の臨界値以下であるか否かを判断する。例えば、以前の24時間の間宅内の全体電力使用量の変化が臨界値以下である場合、サーバ200は、宅内の全体電力使用量に変化がないことを理由に宅内構成員に異常状態が発生したと判断する。宅内の全体電力使用量の変化は前述した数学式1により求めることができるが、特定の式に制限されず、他の方式で計算できることは当業者にとって明らかなことである。
臨界値は、例えば0.25のような数値に設定することができるが、サーバ200の構成に応じて他の値に設定できることは当業者にとって明らかなことである。
本発明の一実施形態によるサーバ200は、測定した宅内の電力使用データを前記所定の第1時間単位で格納する。
Claims (25)
- 所定の第1時間単位で宅内の電力使用データを測定する測定部、
前記宅内の電力使用データに基づいて宅内構成員の異常状態を判断する判断部、
前記宅内構成員の異常状態が発生したと判断する場合、前記宅内構成員の異常状態を含む通知メッセージを生成するメッセージ生成部、及び
前記通知メッセージを所定のユーザ装置に転送するメッセージ転送部を含むことを特徴とするサーバ。 - 前記宅内の電力使用データは、宅内の全体電力使用量、宅内機器の電力使用量、宅内機器の電力使用時間及び宅内機器の電力使用回数のうち少なくとも一つを含むことを特徴とする、請求項1に記載のサーバ。
- 所定の第2時間単位で宅内の電力使用データを推定する推定部をさらに含むことを特徴とする、請求項2に記載のサーバ。
- 前記推定部はDNN(Deep Neural Network)を用いることを特徴とする、請求項3に記載のサーバ。
- 前記判断部は、所定の時間の間前記宅内の全体電力使用量の変化が所定の臨界値以下であるか否かを判断することを特徴とする、請求項2に記載のサーバ。
- 前記判断部は所定の第1時間の間測定した宅内の全体電力使用量と所定の第2時間の間推定した宅内の全体電力使用量との差が所定の臨界値以上であるか否かを判断し、
前記所定の第2時間は前記所定の第1時間の次の時間であることを特徴とする、請求項3に記載のサーバ。 - 測定された宅内の電力使用データを前記所定の第1時間単位で格納する格納部をさらに含むことを特徴とする、請求項2に記載のサーバ。
- 前記判断部は、所定の時間の間格納された前記宅内機器の電力使用回数が第1臨界値以上であるか第2臨界値以下であるかを判断することを特徴とする、請求項7に記載のサーバ。
- 前記判断部は、所定の時間の間格納された前記宅内機器の電力使用時間が第3臨界値以上であるか第4臨界値以下であるかを判断することを特徴とする、請求項7に記載のサーバ。
- 前記判断部は、所定の時間の間格納された前記宅内機器の電力使用量が第5臨界値以上であるか第6臨界値以下であるかを判断することを特徴とする、請求項7に記載のサーバ。
- 前記判断部は、宅内機器を使った後に発生すると予測されるか、所定の時間に高確率で発生すると予測される、機器使用パターンが現れるか否かを判断することを特徴とする、請求項7に記載のサーバ。
- 前記判断部は、前記宅内の電力使用データに基づいて、前記宅内の電力使用データを収集及び転送するにおいてエラーが発生したか、過電流状態が発生したかをさらに判断することを特徴とする、請求項1に記載のサーバ。
- 所定の第1時間単位で宅内の電力使用データを測定するステップ、
前記宅内の電力使用データに基づいて宅内構成員の異常状態を判断するステップ、
前記宅内構成員の異常状態が発生したと判断する場合、前記宅内構成員の異常状態を含む通知メッセージを生成するステップ、及び
前記通知メッセージを所定のユーザ装置に転送するステップを含むことを特徴とする宅内構成員の異常状態判断方法。 - 前記宅内の電力使用データは、宅内の全体電力使用量、宅内機器の電力使用量、宅内機器の電力使用時間及び宅内機器の電力使用回数のうち少なくとも一つを含むことを特徴とする、請求項13に記載の宅内構成員の異常状態判断方法。
- 所定の第2時間単位で宅内の電力使用データを推定するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項14に記載の宅内構成員の異常状態判断方法。
- 前記所定の第2時間単位で宅内の電力使用データを推定するステップはDNN(Deep Neural Network)を用いることを特徴とする、請求項15に記載の宅内構成員の異常状態判断方法。
- 前記宅内の電力使用データに基づいて宅内構成員の異常状態を判断するステップは、所定の時間の間前記宅内の全体電力使用量の変化が所定の臨界値以下であるか否かを判断することを特徴とする、請求項14に記載の宅内構成員の異常状態判断方法。
- 前記宅内の電力使用データに基づいて宅内構成員の異常状態を判断するステップは所定の第1時間の間測定した宅内の全体電力使用量と所定の第2時間の間推定した宅内の全体電力使用量との差が所定の臨界値以上であるか否かを判断し、
前記所定の第2時間は前記所定の第1時間の次の時間であることを特徴とする、請求項15に記載の宅内構成員の異常状態判断方法。 - 測定された前記宅内の電力使用データを前記所定の第1時間単位で格納するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項14に記載の宅内構成員の異常状態判断方法。
- 前記宅内の電力使用データに基づいて宅内構成員の異常状態を判断するステップは、所定の時間の間格納された前記宅内機器の電力使用回数が第1臨界値以上であるか第2臨界値以下であるかを判断することを特徴とする、請求項19に記載の宅内構成員の異常状態判断方法。
- 前記宅内の電力使用データに基づいて宅内構成員の異常状態を判断するステップは、所定の時間の間格納された前記宅内機器の電力使用時間が第3臨界値以上であるか第4臨界値以下であるかを判断することを特徴とする、請求項19に記載の宅内構成員の異常状態判断方法。
- 前記宅内の電力使用データに基づいて宅内構成員の異常状態を判断するステップは、所定の時間の間格納された前記宅内機器の電力使用量が第5臨界値以上であるか第6臨界値以下であるかを判断することを特徴とする、請求項19に記載の宅内構成員の異常状態判断方法。
- 前記宅内の電力使用データに基づいて宅内構成員の異常状態を判断するステップは、宅内機器を使った後に発生すると予測されるか、所定の時間に高確率で発生すると予測される、機器使用パターンが現れるか否かを判断することを特徴とする、請求項19に記載の宅内構成員の異常状態判断方法。
- 前記宅内の電力使用データに基づいて宅内構成員の異常状態を判断するステップは、前記宅内の電力使用データに基づいて、前記宅内の電力使用データを収集及び転送するにおいてエラーが発生したか、過電流状態が発生したかをさらに判断することを特徴とする、請求項13に記載の宅内構成員の異常状態判断方法。
- 請求項13〜24のいずれか1項に記載の方法を実行するためのプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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