JP5181060B2 - 計算機 - Google Patents

Description

本発明は、計算機に関し、特に、被験者のメンタルヘルスの状態を測定する計算機に関する。

昨今、職場または教育機関などに属する人が、精神的なストレスによって疾病となり、作業能力が減退する場合が増えている。このような疾病は、精神的なものであり、他者による視認によって疾病を判定することは困難であった。このため、現在、精神的な状態を意味するメンタルヘルスの状態を測定する技術が、研究及び開発されてきている。
一方、作業者が作業をするとき、集中力の途切れ、または、作業者による見直し等によって、作業が中断する現象がある。この現象は、心理学分野においては、ブロッキングといわれる。このブロッキングを測定することによって、人間の集中力を調べる方法が提案されている。
特許文献１には、内田クレペリン検査が、採用試験や性格検査に用いられており、検査の結果を効率的に評価するために、画像処理によって内田クレペリン検査の判定を自動化する技術が開示されている。
また、特許文献２には、筆記履歴を取得する技術として、デジタルペンによって取得された時間情報を利用して採点をする技術が開示されている。
特開２００２−１７５４９７号公報 特開２００７−１０２８１７号公報

これまでに提案されてきたメンタルヘルスの状態を測定する方法は、意味のある質問を被験者に回答させ、質問毎に回答を集計して、計測者がメンタルヘルスの状態を判定するものであった。また、これまでの測定方法は、被験者の行動を計測するにとどまり、被験者の状態がどのようなものであるか判定するための定量的な指標を与るものではなかった。
これまでの測定方法のように意味のある質問を被験者に回答させる場合、被験者が集計結果を予想して、回答を偽ることも可能であり、正確な測定結果を取得できない場合があった。また、判定のための定量的な指標が与えられないため、計測者の主観に基づく判定にゆだねられることが多く、計測者による個人差が発生していた。
前述のような課題を解消するため、本発明は、デジタルペンを用いて、被験者の行動を計測し、計測された情報に基づいて、被験者のメンタルヘルスの状態を示す指標を計測者に与える計算機システムを提供することを目的とする。
本発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、作業者によって記入されたストロークを取得する座標取得装置に接続され、前記座標取得装置によって取得されたストロークを記憶する計算機であって、前記計算機は、前記ストロークを文字として認識し、前記認識された文字の数を算出し、前記認識された文字のうち、一つの文字に複数のストロークを含む場合に、前記複数のストロークの各々を記入する間隔時間を、第１の時間として算出し、前記認識された文字が記入された後に次の文字が記入されるまでの間隔時間を、第２の時間として算出し、前記第２の時間のうち、所定の時間より長い時間の発生回数を、ブロッキング数として算出し、前記算出された文字の数、第１の時間、第２の時間、及びブロッキング数のうち、少なくとも二つをグラフに表示するためのデータを生成する。
本発明の一実施形態によると、四つの指標に基づいて、被験者の状態を示す計算機が提供できる。

図１は、本発明の第１の実施形態の計算機システムの論理的な構成を示す説明図である。
図２は、本発明の第１の実施形態の計算機システムの構成を示すブロック図である。
図３は、本発明の第１の実施形態の計算機システムの別な構成を示すブロック図である。
図４は、本発明の第１の実施形態のデジタルペンによる用紙の紙面上の座標取得を示す説明図である。
図５は、本発明の第１の実施形態のストロークセットを示す説明図である。
図６は、本発明の第１の実施形態のストロークセット情報を示す説明図である。
図７は、本発明の第１の実施形態のストローク座標情報を示す説明図である。
図８Ａ及びＢは、本発明の第１の実施形態の間隔時間リストを示す説明図である。
図９は、本発明の第１の実施形態のストローク情報から判定資料を取得するまでの処理を示すフローチャートである。
図１０は、本発明の第１の実施形態の文字認識の処理を示すフローチャートである。
図１１は、本発明の第１の実施形態のブロッキングを取得する処理を示すフローチャートである。
図１２は、本発明の第１の実施形態の対数時間軸と頻度とのグラフを示す説明図である。
図１３は、本発明の第１の実施形態の文字間と文字内との間隔時間の比の算出方法を示す説明図である。
図１４は、本発明の第１の実施形態の作業能力とブロッキングとの関係を示す説明図である。
図１５は、本発明の第１の実施形態の文字間と文字内との間隔時間の比とブロッキング数との関係を示す説明図である。
図１６は、本発明の第１の実施形態の文字内の間隔時間の平均と文字間の間隔時間の平均との関係を示す説明図である。
図１７は、本発明の第２の実施形態のストローク情報から判定資料を取得するまでの処理を示す説明図である。
図１８は、本発明の第２の実施形態の作業能力の前半と後半との差と、ブロッキング数の前半と後半との差との関係を示す説明図である。

（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態の計算機システムの論理的な構成を示す説明図である。
本実施形態の計算機システムは、デジタルペン接続装置１０１、演算部１０２、文字認識部１０３、記憶装置１０４及び出力装置１０５を備える。これらの構成は、後述する図２又は図３に示すように、一つ以上の物理計算機に実装される。
デジタルペン接続装置１０１は、デジタルペン接続装置１０１に接続されたデジタルペン１００から、ネットワークインターフェースを介して情報を収集する。
演算部１０２は、プロセッサ及びメモリを備え、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行することによって、各種処理を行う。
文字認識部１０３は、文字認識データベースを用いて、デジタルペン１００によって取得されたストロークを文字として認識する。この文字認識には、公知の文字認識エンジンを用いることができる。
記憶装置１０４は、磁気ディスク装置等の不揮発性記憶装置によって構成され、原稿用紙データ１０６と、デジタルペン１００から送られるストローク情報とを格納する。
原稿用紙データ１０６は、被験者が作業する用紙の情報を含む。例えば、この計算機システムによって内田クレペリン検査の結果を解析する場合、原稿用紙データ１０６は、内田クレペリン検査の問題用紙の情報を含む。
出力装置１０５は、ディスプレイ及び／又はプリンタ等であって、本実施形態の計算機システムによる処理結果を出力する。なお、出力装置の代わりに記憶装置を設け、記憶装置に処理結果を格納してもよい。
図２は、本発明の第１の実施形態の計算機システムの構成を示すブロック図である。
図２に示す実施形態の計算機システムは、デジタルペン接続装置１０１、演算部１０２、文字認識部１０３、記憶装置１０４及び出力装置１０５を、一つの物理計算機（クライアント計算機１１０）に実装する。また、一部の装置を別の物理計算機に実装してもよい。
なお、一台の物理計算機を複数の仮想計算機に分割し、一部の装置を別の仮想計算機に実装してもよい。
図３は、本発明の第１の実施形態の計算機システムの別の構成を示すブロック図である。
図３に示す計算機システムは、クライアント計算機１２１、クライアント計算機１２２及びサーバ１２３を含む計算機群によって実装される計算機システムである。クライアント計算機１２１は、デジタルペン接続装置１０１を備える。クライアント計算機１２２は、出力装置１０５を備える。サーバ１２３は、演算部１０２、文字認識部１０３及び記憶装置１０４を備える。
クライアント計算機１２１及びクライアント計算機１２２は、各々、プロセッサ、メモリ、及びネットワークインターフェースを備え、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行することによって、各種処理を行う。また、ネットワークインターフェースによって、サーバ１２３と接続される。
サーバ１２３は、プロセッサ、メモリ、及びネットワークインターフェースを備え、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行することによって、各種処理を行う。また、ネットワークインターフェースによって、クライアント計算機１２１及びクライアント計算機１２２と接続される。すなわち、図３に示す計算機システムにおいて、サーバ１２３は、クライアント計算機１２１を介して、デジタルペン１００から情報を収集する。
デジタルペン接続装置１０１、演算部１０２、文字認識部１０３、記憶装置１０４及び出力装置１０５の機能は、図１を用いて前述した通りである。
クライアント計算機１２１は、デジタルペン接続装置１０１を備え、デジタルペン１００から収集された情報をサーバ１２３に送る。サーバ１２３は、演算部１０２、文字認識部１０３及び記憶装置１０４を備え、演算部１０２のプロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行することによって、各種処理を行う。クライアント計算機１２２は、出力装置１０５を備え、サーバ１２３による処理結果を出力する。
本実施形態においては、図３の計算機システムを用いて説明する。
次に、デジタルペン１００によるストローク情報の取得について説明する。
図４は、本発明の第１の実施形態のデジタルペン１００による用紙３０の紙面上の座標取得の説明図である。
デジタルペン１００は、ＣＰＵ、メモリ、ネットワークインターフェース、カメラ１０、電池及び筆圧センサを備える。また、デジタルペン１００は、インク又は黒鉛によって用紙３０の紙面上に文字、及び記号等を筆記可能なペン先を備える。
デジタルペン１００は、位置検出用のドット３３が印刷された用紙３０と共に用いられる。ここで、用紙３０の一部３１を拡大し、ドット３３を説明する。用紙３０には、複数のドット３３が印刷されている。このドット３３は、仮想的な格子線の交点（基準点）３２から上下左右にずれた位置に印刷されている。
用紙３０に文字又は図形がデジタルペン１００によって記入されると、記入された文字等は紙に視認可能に残る。デジタルペン１００は、筆圧センサによってペン先が用紙３０に接したことを検出すると、カメラ１０によって用紙３０上に印刷されたドット３３を撮影する。デジタルペン１００は、例えば、６×６個のドット３３を含む領域を撮影する。
デジタルペン１００は、撮影したドットパターンのズレ量から、当該ドットパターンが存在する絶対座標を演算する。この絶対座標は、広大な平面領域における当該ドットパターンが存在する座標である。この広大な平面領域は、同じドットパターンが重複して存在しないように配置できる全領域である。
デジタルペン１００は、演算された絶対座標を、デジタルペン接続装置１０１を介して、サーバ１２３に送信する。クライアント計算機１２１又はサーバ１２３は、デジタルペン１００によって演算された絶対座標を、位置情報サーバ（図示省略）に送信する。位置情報サーバは、クライアント計算機１２１又はサーバ１２３から送信された絶対座標に基づいて、前述した広大な平面領域中の用紙３０の紙面の位置（ドットパターンＩＤ）と、ある一枚の用紙３０における座標（相対座標）とを特定し、特定されたドットパターンＩＤ及び相対座標をサーバ１２３に送信する。
また、デジタルペン１００は、ペン先が接した位置の情報を周期的に（例えば、一定の時間間隔に）取得することによって、ペン先の動きを取得する。そして、撮影したドットパターンに対応する絶対座標、そのドットパターンの撮影時刻、及びペンＩＤを、デジタルペン接続装置１０１を介して、サーバ１２３に送信する。ペンＩＤは、デジタルペン１００を識別する一意な識別子である。
サーバ１２３は、デジタルペン１００が撮影したドットパターンからドットパターンＩＤ及び相対座標を取得する。そして、サーバ１２３は、取得した相対座標及びドットパターンが撮影された時刻から、ペン先の軌跡（ストローク情報）を生成する。
なお、位置情報サーバは、サーバ１２３と別に設けられる必要はなく、サーバ１２３に含まれてもよい。
また、本実施形態の計算機システムは、ドットパターンＩＤ及び相対座標を特定するために、位置情報サーバを用いなくてもよい。例えば、用紙３０に印刷された識別番号、用紙３０に印刷されたバーコード、又は、用紙３０に埋め込まれたＩＣタグによって用紙３０を特定してもよい。さらに、タブレットを用いて用紙３０上の位置（相対座標）を特定することができる。また、ＩＣタグ等を用いる用紙３０の特定又はタブレットを用いる用紙３０上の位置の特定のいずれかと、位置情報サーバによる絶対座標の特定とを組み合わせてもよい。このようにすると、本実施形態の計算機システムは、位置情報サーバがドットパターンＩＤ及び相対座標を特定する処理を軽減できる。
図５は、本発明の第１の実施形態のストロークセット４０を示す説明図である。
ストロークセット４０は、デジタルペン１００によって記入された文字「ＴＯＫＹＯ」を示す。本実施形態において、ストロークセット４０は、図５に示すように、用紙の左上を原点とし、横方向をＸ軸とし、縦方向をＹ軸として、位置を定められる。
ストロークセットは、一纏まりの線（ストローク）の集合であり、線が記入された時間及び／又は線同士の位置関係に基づいて特定される。
図６は、本発明の第１の実施形態のストロークセット情報５０の説明図である。図６に示すストロークセット情報５０は、図５に示すストロークセット４０を示すストロークセット情報である。
ストロークセット情報５０は、ストロークセットＩＤ２４１、ペンＩＤ２４２、記入開始日時２４３、該当矩形座標２４４、ストローク数２４５及びストローク情報２４６を含む。
ストロークセットＩＤ５１は、ストロークセット４０を識別する一意な識別子である。ペンＩＤ５２は、ストロークセット４０を記入したデジタルペン１００を識別する一意な識別子である。
記入開始日時５３は、ストロークセット４０を記入し始めた日時である。該当矩形領域５４は、ストロークセット４０を含む矩形の領域である。該当矩形領域５４は、ストロークセット４０が記入された用紙の紙面における座標（相対座標）であり、矩形領域の左上端の座標及び右下端の座標によって示される。
ストローク数５５は、ストロークセット４０に含まれる線（ストローク）の数である。ストロークセット情報５０には、ストローク数５５と同数のストローク情報５６が含まれる。ストローク情報５６は、標本点数５６Ａ及びシリアル番号５６Ｂを含む。
標本点数５６Ａは、デジタルペン１００によって取得され、各ストロークを構成する相対座標の数である。シリアル番号５６Ｂは、デジタルペン１００によって取得され、各ストロークを構成する相対座標を識別する一意な識別子であり、ストローク座標情報６０（図７）へのリンクである。
図７は、本発明の第１の実施形態のストローク座標情報６０を示す説明図である。
ストローク座標情報６０は、シリアル番号６１、Ｘ座標６２、Ｙ座標６３及び取得時刻６４を含む。
シリアル番号６１は、デジタルペン１００によって取得された相対座標を識別する一意な識別子である。Ｘ座標６２は、図５に示すＸ軸方向の相対座標であり、例えば、ミリメートルを単位として表す。Ｙ座標６３は、図５に示すＹ軸方向の相対座標であり、例えば、ミリメートルを単位として表す。取得時刻６４は、デジタルペン１００によって当該相対座標が取得された時刻を表す。なお、図７に示す例では、取得時刻６４には、記入開始時刻５３からの経過時間が記録されている。
図６に示す各ストローク５６におけるシリアル番号５６Ｂのうち、最も数字の小さいシリアル番号が、各ストローク５６の開始点を示し、最も数字の大きいシリアル番号が、各ストローク５６の終了点を示す。デジタルペン１００の筆圧センサは、各ストローク５６の開始点においてＯＮになり、各ストローク５６の終了点においてＯＦＦになる。
なお、ストロークの開始時刻と、デジタルペン１００による周期的な標本点の取得時刻とが一致しない場合、デジタルペン１００は、周期的な標本点の取得時刻のうち一つ目と二つ目の時刻及び座標から、ストロークの記入速度及び角度を算出し、ストロークが開始された時刻と周期的な標本点の取得時刻とを用いて、ストロークを外挿することによって、ストロークの開始点の座標を推定してもよい。
その際、デジタルペン１００は、図７に示すストローク座標情報６０のうち、当該ストロークが対応する標本点の一つ目を示す行の直前に、推定された開始点の座標と時刻とを示す行を挿入し、図６に示すストロークセット情報５０のうち、当該ストロークの標本点数５６Ａを１増やし、シリアル番号５６Ｂを更新する。
また、ストロークの終了時刻と、デジタルペン１００による周期的な標本点の取得時刻とが一致しない場合も、同様に、デジタルペン１００は、周期的な標本点の取得時刻のうち最後から一つ目と二つ目の時刻及び座標から、ストロークの記入速度及び角度を算出し、ストロークが終了した時刻と周期的な標本点の取得時刻とを用いて、ストロークを外挿することによって、ストロークが終了した点の座標を類推してもよい。
その際、デジタルペン１００は、図７に示すストローク座標情報６０のうち、当該ストロークが対応する標本点のうち最後から一つ目を示す行の直後に、推定された終了点の座標と時刻とを示す行を挿入し、図６に示すストロークセット情報５０のうち、当該ストロークの標本点数５６Ａを１増やし、シリアル番号５６Ｂを更新する。
サーバ１２３は、図６及び図７に示す情報を、デジタルペン接続装置１０１を介して受信する。
図８Ａ及びＢは、本発明の第１の実施形態の間隔時間リスト８００を示す説明図である。
図８Ａは、間隔時間リスト８００の前半分であり、図８Ｂは、間隔時間リスト８００の後半分である。
演算部１０２は、間隔時間リスト８００を、後述する図９及び図１０に示す処理によって作成し、記憶装置１０４に格納する。間隔時間リスト８００は、ストロークＩＤ８０１、イベントＩＤ８０２、ペンイベント８０３、文字認識結果８０４、座標８０５、イベント時間８０６、間隔時間８０７、ノイズ除外済み間隔時間８０８、文字内の間隔時間８０９、ブロッキングフラグ８１１、及び行末フラグ８１２を含む。
間隔時間リスト８００において、ストロークの開始及び終了は、各々１イベントとして示され、１行が１イベントに対応する。また、間隔時間リスト８００に含まれるイベントは、イベントが発生した時間の順に格納される。
ストロークＩＤ８０１は、図６に示すストローク５６を一意に識別する識別子である。イベントＩＤ８０２は、各イベントを一意に識別する識別子である。ペンイベント８０３には、デジタルペン１００に備わる圧力センサがＯｎとなり、イベントが開始イベントである場合、”Ｏｎ”の値が格納され、圧力センサがＯｆｆとなり、イベントが終了イベントである場合、”Ｏｆｆ”の値が格納される。
文字認識結果８０４は、後述する方法によって、ストロークを文字として認識した結果が格納される。例えば、図８Ａに示すイベントＩＤ８０２が”１”及び”２”であるイベントの文字認識結果８０４は、”１”であり、ストロークＩＤ８０１が”１”であるストロークは、文字”１”であることを示す。
また、例えば、図８Ａに示すイベントＩＤ８０２が”５”及び”６”であるイベントの文字認識結果８０４は、”４（１）”であり、ストロークＩＤ８０１が”３”であるストロークは、文字”４”の１画目であることを示す。そして、イベントＩＤ８０２が”７”及び”８”であるイベントの文字認識結果８０４は、”４（２）”であり、ストロークＩＤ８０１が”４”であるストロークは、文字”４”の２画目であることを示す。
座標８０５は、ストロークが開始された際の座標、又はストロークが終了された際の座標が格納される。イベント時間８０６は、ストロークの記入が開始された時間、又はストロークの記入が終了した時間が格納される。
間隔時間８０７は、一つ前のイベントとの時間の差が格納される。ノイズ除外済み間隔時間８０８は、文字認識結果８０４に”Ｎｏｉｓｅ”が格納されるイベントの間隔時間を、除外した後の間隔時間を示す。なお、本実施形態において、ノイズ除外済み間隔時間８０８は、単に文字認識結果８０４に”Ｎｏｉｓｅ”が示されるイベントの間隔時間を、省いたのみであり、除外した後の間隔時間を再計算しない。
文字内の間隔時間８０９は、一つの文字が２画以上のストロークを含む場合に、先のストロークを記入し終わってから、次のストロークを記入するまでの間隔時間が格納される。例えば、ストロークＩＤ８０１が”３”及び”４”であるイベントは、各々、文字”４”の１画目及び２画目を示す。このため、イベントＩＤ８０２が”７”の文字内の間隔時間８０９には、１画目の記入が終了した時間、すなわちイベントＩＤ８０２が”６”のイベント時間８０６と、２画目の記入が開始した時間、すなわちイベントＩＤ８０２が”７”のイベント時間８０６との差が格納される。
文字間の間隔時間８１０は、一つの文字の記入が終了した時点から次の文字の記入が開始される時点までの間隔時間を示す。例えば、ストロークＩＤ８０１が”１”及び”２”であるストロークは、各々文字”１”及び”８”を構成する。このため、イベントＩＤ８０２が”３”の文字間の間隔時間８１０には、イベントＩＤ８０２が”２”のイベント時間８０６と、イベントＩＤ８０２が”３”のイベント時間８０６との差が格納される。
なお、文字認識結果８０４が”Ｎｏｉｓｅ”をであるイベントの直後のイベントの文字内の間隔時間８０９、及び文字間の間隔時間８１０には、値が格納されない。
これは、ノイズストロークが、被験者による誤記であり、文字を意味しない可能性があるため、本発明における間隔時間に含まれるとするのは不適当であるからである。
ブロッキングフラグ８１１には、イベントが後述する方法によってブロッキングであると抽出された場合、ブロッキングであることを示すフラグが設定される。
行末フラグ８１２は、一つ前のイベントが行末である場合、文字間の間隔時間８１０が改行によって発生する間隔時間であることを示すフラグが設定される。
なお、本実施形態において間隔時間リスト８００は、一つのデータベースとして示したが、複数のデータベースによって構成されてもよい。
次に、本実施形態の計算機システムが、ストローク情報から判定資料を取得するまでの処理を説明する。
図９は、本発明の第１の実施形態の判定資料を取得するまでの処理を示すフローチャートである。
まず、サーバ１２３に備わる演算部１０２は、デジタルペン接続装置１０１を介して送られたデジタルペン１００が取得したストローク情報に基づいて、後述する方法によってストローク情報を取り込む（ステップ９０１）。そして、取り込まれたストローク情報から、文字を認識する（ステップ９０２）。
また、演算部１０２は、取り込まれたストローク情報から、後述する方法によって、記入された文字列の行末の位置を抽出する（ステップ９０３）。具体的には、図９に示す行末フラグ７０３に、フラグを設定する。
演算部１０２は、ステップ９０２において文字を認識することによって、各ストロークがどの文字に所属するか、またはどの文字にも所属しないかを区別する。
なお、本実施形態におけるストローク情報は、被験者がデジタルペン１００を用いて、内田クレペリン検査を実施することによって取得される。このため、ステップ９０２において認識される文字は、数字である。
次に演算部１０２は、ステップ９０２において認識された文字から、用紙３０に記入された文字の数（計算個数）を算出する（ステップ９０４）。演算部１０２は、後述する文字認識処理によって認識された、文字の数（計算個数）を算出する。具体的には、図８Ａ及びＢに示す文字認識結果８０４に格納された文字が、１画の場合、連続した２イベントが１文字であり、２画の場合、連続した４イベントが１文字であることから、文字認識結果８０４に基づいて、計算個数を算出する。
また、演算部１０２は、ステップ９０２において認識された文字において、一つの文字に２画以上のストロークが含まれる場合に、文字内の各ストロークが記入された時刻に基づいて、先のストロークの記入が終了してから次のストロークの記入が開始するまでの時間の間隔（以下、間隔時間と記載）を抽出し（ステップ９０５）、抽出した間隔時間を、図８に示す文字内の間隔時間８０９に格納する。
例えば、”４”の文字は二画であり、二つのストロークが含まれる。このため、用紙３０に”４”と記入された場合、演算部１０２は、１画目のストロークの記入の終了時刻と、２画目のストロークの記入の開始時刻との差を、間隔時間として抽出する。
そして、演算部１０２は、ステップ９０５において抽出された間隔時間に基づいて、用紙３０に記入された全体の文字における文字内の間隔時間の平均及び分散とを算出する（ステップ９０６）。
また、演算部１０２は、ステップ９０２において認識された文字から、一つの文字から次の文字が記入されるまでの間隔時間、すなわち文字間のストロークの間隔時間を抽出し（ステップ９０７）、抽出した間隔時間を、図８に示す文字間の間隔時間８１０に格納する。
そして、演算部１０２は、ステップ９０７において抽出された間隔時間に基づいて、用紙３０に記入された全体の文字における文字間の間隔時間の平均及び分散を算出する（ステップ９０８）。
ステップ９０８において演算部１０２は、平均と分散との算出の際に、ステップ９０７において抽出された間隔時間から、ステップ９０３において抽出された行末における文字間の間隔時間を除外する。これは、被験者が行末から改行して行頭に文字を書きだすまでの時間の間隔には、単に移動距離が長いために発生する時間が含まれ、また、被験者が次の行を探すための時間も含まれる。すなわち、行末における間隔時間は、本発明におけるブロッキングによって発生する間隔時間と性質が異なる。このため、ステップ９０８において、行末における間隔時間は、文字間の間隔時間の平均及び分散の要素とするのは不適当だからである。
次に、演算部１０２は、ステップ９０８において算出された間隔時間に基づいて、後述する方法によってブロッキングを抽出する（ステップ９０９）。この際、演算部１０２は、ブロッキングを抽出する間隔時間から、行末における間隔時間を除外する。行末における間隔時間を除外する理由は、ステップ９０８における理由と同じである。具体的には、演算部１０２は、図８に示すブロッキングフラグ８１１に、文字間の間隔時間８１０はブロッキングであることを示すフラグを設定する。
そして、演算部１０２は、抽出されたブロッキングのデータ一覧に基づいて、ブロッキング数を算出する（ステップ９１０）。
また、演算部１０２は、ステップ９０６及びステップ９０８において算出された各々の平均に基づいて、後述する間隔時間の比を算出する（ステップ９１１）。
最後に、演算部１０２は、ステップ９０４、ステップ９１０、及びステップ９１１において算出された値を、出力装置１０５に送る。そして、出力装置１０５は、送られた値に基づいて、判定資料となるグラフを表示する（ステップ９１２）。グラフの例は、後述する。
なお、一般的に被験者は文字を無意識に記入するため、本発明における文字内の間隔時間は、被験者の状態に左右されづらいと考えられる。また、一般的に文字間の間隔時間は被験者の意識によるため、本発明における文字間の間隔時間は、被験者の状態に左右されやすいと考えられる。例えば、本実施形態を内田クレペリン検査のような単純作業に適用する場合、健常な被験者と、作業能力が減退した被験者とでは、文字間の間隔時間が変化すると考えられる。
図１０は、本発明の第１の実施形態の文字認識の処理を示す説明図である。
演算部１０２は、デジタルペン接続装置１０１を介して送られたデジタルペン１００のストローク情報を取得し（ステップ１００１）、デジタルペン１００が紙面に接するペンダウン及びデジタルペン１００が紙面から離れるペンアップ、すなわちストロークの記入の開始点及び終了点であるペンイベントを抽出し、ペンイベントに基づいてストローク情報を分割し（ステップ１００２）、一つ一つのストロークを特定する。
具体的には、演算部１０２は、まず、取得したストローク情報（図６に示すストロークセット情報、及び図７に示すストローク座標情報）に基づいて、図８に示すイベントＩＤ８０２、ペンイベント８０３、座標８０５、イベント時間８０６、及び間隔時間８０７を作成する。その際に演算部１０２は、図６に示す各ストローク５６におけるシリアル番号５６Ｂが、最も小さい番号及び最も大きい番号から、各々の開始点（ペンイベント８０３において”Ｏｎ”）及び終了点（ペンイベント８０３において”Ｏｆｆ”）の座標及び時刻を抽出し、間隔時間リスト８００に格納する。
そして、演算部１０２は、ペンイベント８０３において、”Ｏｎ”及び”Ｏｆｆ”の対を、一つのストロークとし、ストロークＩＤ８０１に同じ識別子を格納する。これによって、演算部１０２は、ストロークを分割する。
また、演算部１０２は、ステップ１００１において取得されたストローク情報から、被験者が記入した文字のイメージ画像を作成し、作成されたイメージ画像を文字認識部１０３に送る。文字認識部１０３は、作成されたイメージ画像を文字として認識する（ステップ１００３）。
次に、演算部１０２は、ステップ１００２において分割されたストロークと、ステップ１００３において文字として認識されたストロークとを比較する。そして、文字として認識されなかったストロークは、意味のない記入の結果なので、ノイズストロークであると判定する。判定されたノイズストロークに対応するストロークに、ノイズストロークを示す値を設定する。値を設定することによって、ノイズストロークをストローク全体から除外することができる（ステップ１００４）。
具体的には、演算部１０２はステップ１００４において、判定されたノイズストロークに対応する、図８に示す文字認識結果８０４に”Ｎｏｉｓｅ”を格納する。また、ノイズストローク以外のイベントの間隔時間８０７を、ノイズ除外済み間隔時間８０８に格納する。
ステップ１００１〜ステップ１００４は、図９に示すステップ９０１に対応する。
さらに、演算部１０２は、ステップ１００４においてノイズストロークを除外されたストロークと、文字として認識された結果とを比較し、一つの文字内のストロークを抽出する（ステップ１００５）。具体的には、演算部１０２は、後述する図８Ａ及びＢに示す間隔時間リスト８００の文字認識結果８０４に、認識された結果の文字を格納し、連続するストロークＩＤ８０１において文字の認識結果が一致している場合は、連続するストロークＩＤ８０１を、一つの文字内のストロークであると判定する。
そして、演算部１０２は、ステップ９０５において、文字内のストロークの間隔時間を抽出し、抽出した間隔時間を、図８に示す文字内の間隔時間８０９に格納する。
また、演算部１０２は、ステップ１００４においてノイズストロークが除外されたストロークと、文字として認識された結果とを比較し、一つの文字のうち最後に記入されたストロークと、次の文字のうち最初に記入されたストロークとを抽出する（ステップ１００６）。
そして、演算部１０２は、ステップ９０７において、文字間のストロークの間隔時間を抽出し、抽出した間隔時間を、図８に示す文字間の間隔時間８１０に格納する。
ステップ１００５、及びステップ１００６は、図９に示すステップ９０２に対応する。
また、演算部１０２は、ステップ１００４においてノイズストロークが除外されたストロークから、行末のストロークを抽出し（ステップ９０３）、抽出されたストロークに対応する図８Ａ及びＢに示す行末フラグ８１２に、フラグを設定する。行末であることを判定する基準は、任意に定められてよいが、例えば、文字の書きだしであるストロークの開始時の座標が、直前に記入された文字のストロークの終了時の座標よりも、ｘ座標が２文字分以上左に移動し、かつ、ｙ座標が１文字分下に移動する場合、改行されたと判定してよい。
図１１は、本発明の第１の実施形態のブロッキングを取得する処理を示す説明図である。
図１１に示す処理は、図９におけるステップ９０８からステップ９０９への処理に対応する。
演算部１０２は、図８Ａ及びＢに示す間隔時間リスト８００の文字間の間隔時間８１０から値Δｔを抽出し、文字間のストローク間隔時間のデータ一覧を作成する（ステップ１１０１）。この際、行末フラグ８１２にフラグが設定され、行末のデータであることを示すイベントの間隔時間８１０は、抽出対象から除外される。除外する理由は、図９に示すステップ９０８における理由と同じである。
次に、抽出された値Δｔを、式１によって、対数時間軸ｓに変換する（ステップ１１０２）。変換された対数時間軸ｓを図１２に示す。

図１２は、本発明の第１の実施形態の対数時間軸と頻度とのグラフを示す説明図である。
図１２に示すグラフの横軸は対数時間軸であり、縦軸は間隔時間が発生する頻度である。文字間の間隔時間Δｔの対数を取った場合、図１２に示すグラフのようなピーク１２０２及びピーク１２０３のように、対数正規分布に近くなることが、経験上知られている。また、図１２に示すピーク１２０１は、文字内の間隔時間８０９もステップ１１０１と同様に抽出し、ステップ１１０２と同様に対数を取った結果である。
図１２に示すピーク１２０３は、頻度が少なく、かつ、文字間の間隔時間が長い。ピーク１２０２は、頻度が多く、かつ、文字間の間隔時間が中程度であることから、ピーク１２０３においてブロッキングが起きている可能性が高い。本発明では、このピーク１２０３においてブロッキングが起きているとし、ピーク１２０２との閾値を算出して、文字間の間隔時間を閾値によって分離することによって、文字間の間隔時間のうちブロッキングが発生している文字間の間隔時間を取得する。
図１１に示すステップ１１０２の後、演算部１０２は、ステップ１１０２によって算出された対数正規分布の、平均μ_ｓと分散σ_ｓとを、式２によって算出する（ステップ１１０３）。

次に演算部１０２は、ステップ１１０３において算出された平均μ_ｓと分散σ_ｓを、式３によって実時間ｔにおける平均μと分散σに変換する（ステップ１１０４）。

次に演算部１０２は、ステップ１１０４において変換された平均μと分散σから、例えば式４によって、閾値を算出する。なお、閾値は統計的に定義されるのであれば、必ずしも式４の形でなくてよい。

そして、演算部１０２は、算出された閾値に基づいて、閾値よりも小さい文字間の間隔時間８１０を、ブロッキングの文字間の間隔時間に、閾値よりも大きい文字間の間隔時間８１０を、ブロッキングではない文字間の間隔時間に分離する（ステップ１１０５）。また、ブロッキングの文字間の間隔時間を含むイベントのブロッキングフラグ８１１に、ブロッキングであることを示すフラグをたてる。
図８に示すブロッキングフラグ８１１には、閾値が１．００ｓと算出された場合の、ブロッキングの文字間の間隔時間に、フラグが設定されている。
次に演算部１０２は、ステップ１１０５においてブロッキングフラグ８１１にフラグが設定された文字間の間隔時間８１０のうち、行末フラグ８１２が設定されているブロッキングフラグ８１１から、フラグを除外する（ステップ１１０６）。除外する理由は、図９に示すステップ９０８における理由と同じである。
次に演算部１０２は、ブロッキングフラグ８１１にフラグが設定された文字間の間隔時間８１０を抽出し、ブロッキングのデータ一覧を取得する（ステップ１１０７）。
図１３は、本発明の第１の実施形態の文字間と文字内との間隔時間の比ｒの算出方法を示す説明図である。
図１３に示す処理は、図９に示すステップ９０６、７０８、及び７１１に対応する。
演算部１０２は、ステップ９０６において、文字内の間隔時間の平均μ_１を算出する。平均μ_１は、図８Ａ及びＢに示す文字内の間隔時間８０９に、図１１に示すステップ１１０１〜ステップ１１０４までの処理を行うことによって算出される。
また、演算部１０２は、ステップ９０８において、文字間の間隔時間の平均μ_２を算出する。平均μ_２は、図８Ａ及びＢに示す文字間の間隔時間８１０に、図１１に示すステップ１１０１〜ステップ１１０４までの処理を行うことによって算出される。
演算部１０２は、図９に示すステップ９１１において、これらの平均μ_１と平均μ_２との比ｒを、式５によって算出する。

演算部１０２は、図９に示す処理を被験者毎に実行し、図８Ａ及びＢに示す間隔時間リスト８００を被験者毎に作成し、記憶装置１０４に格納する。
出力装置１０５は、演算部１０２によって算出された被験者毎の、計算個数、文字間と文字内との間隔時間の比ｒ、文字内の間隔時間の平均μ_１、文字間の間隔時間の平均μ_２、及びブロッキング数を受信し、グラフに表示する。出力装置１０５は、例えば、図１４から図１６に示すグラフを表示する。
図１４は、本発明の第１の実施形態の作業能力とブロッキング数との関係を示す説明図である。
本発明の実施形態において、計算個数は、作業能力を意味する。
図１４に示すグラフにおいて、横軸は作業能力を示し、縦軸はブロッキング数を示し、三角印は休職者を示し、丸印は健常者を示す。本実施形態において、休職者とは、メンタルな疾病などを理由に休職している者である。また、健常者とは、継続して勤務している者である。
図１４に示すグラフによれば、休職者及び健常者ともに、作業能力とブロッキング数とは、ほぼ比例関係にあることがわかる。また、休職者の集団が健常者の集団よりも左下にいる傾向があることから、健常者よりも休職者の方が作業能力が減退している傾向にあることが判定できる。
図１５は、本発明の第１の実施形態の文字間と文字内との間隔時間の比ｒとブロッキング数との関係を示す説明図である。
図１５に示すグラフにおいて、横軸はブロッキング数を示し、縦軸は文字間と文字内との間隔時間の比ｒを示す。また、図１４と同じく、三角印は休職者を示し、丸印は健常者を示す。
図１５に示すグラフによれば、健常者は文字間と文字内との間隔時間の比ｒがほぼ一定であるのに対し、休職者は文字間と文字内との間隔時間の比ｒにばらつきがある。これによって、休職者のほうが文字間の間隔時間が長い、すなわち、次の文字を記入するまでの時間が長くなる傾向にあると考えられる。文字内の間隔時間はそもそも短く、また、被験者は一つの文字を無意識に記入するため、通常、文字内の間隔時間を長くしたり短くしたりするのは困難だと考えられるためである。
図１６は、本発明の第１の実施形態の文字内の間隔時間の平均μ_１と文字間の間隔時間の平均μ_２との関係を示す説明図である。
図１６に示すグラフにおいて、横軸は文字内の間隔時間の平均μ_１を示し、文字間の間隔時間の平均μ_２を示す。また、図１４と同じく、三角印は休職者を示し、丸印は健常者を示す。
図１６に示すグラフによれば、健常者は比例しており、休職者は縦に長い分布であることから、健常者と比較して休職者は、文字間の間隔時間が長くなる傾向にあると考えられる。
計測者は、新たな被験者のデータが取得された場合に、図１４〜図１６に示すグラフに、新たな被験者のデータを重畳して表示することによって、その被験者の状態が健常者に近いか、休職者に近いかを判定することができる。
なお、前述した実施形態においては、計測者が出力装置１０５に表示されたグラフを視認することによって被験者の状態を取得した。しかし、本実施形態の演算部１０２及び出力装置１０５は、統計的処理によって被験者の状態を表示してもよい。
例えば、演算部１０２は、あらかじめ記憶された休職者の分布及び健常者の分布の重心を各々取得し、新たな被験者のデータがどちらの重心に近いかを比較し、計測者に新たな被験者がどちらの状態に近いかを表示してもよい。
また、演算部１０２は、あらかじめ記憶された休職者の分布及び健常者の分布のうち、密度が濃い部分を代表的な範囲とし、新たな被験者のデータが各々の代表的な範囲に入っているか否かを判定することによって、計測者に新たな被験者がどちらの状態に近いかを表示してもよい。
さらに、前述した実施形態においては、出力装置１０５は、各指標のうち二つを選択して二次元のグラフに表示したが、指標のうち三つを選択し、三次元のグラフに表示してもよい。
前述したように第１の実施形態によれば、作業能力（計算個数）、ブロッキング数、文字内の間隔時間、及び文字間の間隔時間の四つの指標に基づいて、被験者の状態を示す計算機が提供でき、かつ、被験者の状態を的確に判定することができる。
（第２の実施形態）
第２の実施形態における計算機システムは、第１の実施形態における処理に加え、被験者が実施した内田クレペリン検査の前半の結果と後半の結果とを比較する。
図１７は、本発明の第２の実施形態のストローク情報から判定資料を取得するまでの処理を示す説明図である。
第１の実施形態と異なる点は、ステップ９０４、７０５、及び７０７の後に、各々前半及び後半のデータに分割する処理（ステップ１７０１、１７０２、及び１７０３）が追加され、以降の処理においても前半及び後半のデータに対して処理をする点である。
演算部１０２は、ステップ１７０１において、全計測結果における前半と後半との文字の数（計測個数）を各々算出する。
演算部１０２は、ステップ１７０２において、ステップ９０５までに作成された図８に示す間隔時間リスト８００を、前半と後半とに分割し、以降のステップにおいても、前半と後半とに対して各々処理をする。また、演算部１０２は、ステップ１７０３においてもステップ１７０２と同じく、図８に示す間隔時間リスト８００を、前半と後半とに分割し、以降のステップにおいても、前半と後半とに対して各々処理をする。
演算部１０２は、時間８０６に基づいて、文字全体の記入の開始時から終了時までの時間を中間点において二分し、前半と後半を定める。例えば、内田クレペリン検査を用い、前半１５分、休憩５分、後半５分と定められている場合、演算部１０２は、文字の記入の開始時から、１５分経過するまでを前半とし、さらに５分経過してから終了時間までを後半として、図８Ａ及びＢのストローク情報を二分する。
演算部１０２は、ステップ９１２において、前半と後半との作業能力（計算個数）、ブロッキング数、文字内の間隔時間、及び文字間の間隔時間の８つの指標を取得する。
図１８は、本発明の第２の実施形態の作業能力の前半と後半との差と、ブロッキング数の前半と後半との差との関係を示す説明図である。
図１４と同じく、図１８に示す三角印は休職者を示し、丸印は健常者を示す。
演算部１０２は、ステップ９１２によって取得された指標に基づいて、作業能力及びブロッキング数の、各々の前半と後半との差を算出し、出力装置１０５は、算出された差を表示する。図１７において、前半と後半との差は、後半の値がら前半の値を減じることによって算出され、値がマイナスを示す場合、前半よりも後半における作業能力またはブロッキング数のほうが少ない。
図１８に示すグラフによれば、休職者は、後半の作業能力が少なくなる傾向があることがわかる。
なお、第２の実施形態において、前半と後半との差を算出したが、二つに分割するのではなく、三つ以上に分割し、各指標の変化を表示してもよい。例えば、図９に示すステップ９０３によって抽出された行末に基づいて、行毎に分割し、計測中の指標の変化を表示してもよい。
また、第２の実施形態において、前半と後半との分割には、計測の時間に基づいて中間点を定めたが、文字認識結果８０４に基づいて被験者が記入した文字量の中間点を算出し、この中間点において、前半と後半とに分けてもよい。
第２の実施形態によれば、計測を実施している間の、作業能力の変化を取得することができ、被験者の状態を的確に判定することができる。
第１及び第２の実施形態の計算機システムを用いた計測を従業員に定期的に行うことによって、計測者は、従業員の状態の変化を把握することができ、休職者が健常者に近づき、復職ができるか否かを判定したり、健常者であった従業員が休職をするべきかを判定したりすることができる。
また、本実施形態における計測は、被験者が数字を記入することによってストローク情報を取得するため、アラビア数字を用いる国、すなわち全世界において実施することができる。
また、本実施形態の計算機システムによって計測された文字間及び文字内の間隔時間は、個人によって異なるものである。このため、本実施形態によって得られた結果によって、個人を認証する手段としても用いることができる。

Claims (9)

1. 作業者によって記入されたストロークを取得する座標取得装置に接続され、前記座標取得装置によって取得されたストロークを記憶する計算機であって、
   前記計算機は、
   前記ストロークを文字として認識し、
   前記認識された文字の数を算出し、
   前記認識された文字のうち、一つの文字に複数のストロークを含む場合に、前記複数のストロークの各々を記入する間隔時間を、第１の時間として算出し、
   前記認識された文字が記入された後に次の文字が記入されるまでの間隔時間を、第２の時間として算出し、
   前記第２の時間のうち、所定の時間より長い時間の発生回数を、ブロッキング数として算出し、
   前記算出された文字の数、第１の時間、第２の時間、及びブロッキング数のうち、少なくとも二つをパラメータとしてグラフに表示するためのデータを生成することを特徴とする計算機。
2. 前記計算機は、前記文字の数、及び、前記ブロッキング数を軸として、散布図を表示するためのデータを生成することを特徴とする請求項１に記載の計算機。
3. 前記計算機は、
   前記第１の時間と、前記第２の時間との比を算出し、
   前記ブロッキング数、及び、前記算出された比を軸として、散布図を表示するためのデータを生成することを特徴とする請求項１に記載の計算機。
4. 前記計算機は、前記第１の時間、及び、前記第２の時間を軸として、散布図を表示するためのデータを生成することを特徴とする請求項１に記載の計算機。
5. 前記計算機は、
   前記第２の時間が、第１の文字の記入終了位置と、第２の文字の記入開始位置とを比較し、
   前記第１の文字が行末に位置するか否かを判定し、
   前記第１の文字が前記行末に位置する場合、前記第１の文字が記入された後に前記第２の文字が記入されるまでの第２の間隔時間を、ブロッキング数としないことを特徴とする請求項１に記載の計算機。
6. 前記計算機は、
   前記文字として認識されない前記ストロークを識別し、
   前記認識された文字から、前記文字として認識されないストロークを記入するまでの時間を、前記第２の時間としないことを特徴とする請求項１に記載の計算機。
7. 前記計算機は、
   前記作業者の集団毎に、前記算出された文字の数、第１の時間、第２の時間、及びブロッキング数を統計的に処理することによって、各々の代表する点又は範囲を抽出し、
   前記作業者の記入した前記ストロークから前記算出された文字の数、第１の時間、第２の時間、及びブロッキング数が、前記代表する点又は範囲のいずれに近いかを判定することによって、前記集団のいずれに属するかを判定することを特徴とする請求項１に記載の計算機。
8. 前記計算機は、
   前記作業者が所定の時間において記入した前記ストロークを、前記所定の時間の前半及び後半によって分割し、
   前記前半における前記文字の数、第１の時間、第２の時間、及びブロッキング数と、前記後半における前記文字の数、第１の時間、第２の時間、及びブロッキング数と、を各々算出し、
   前記算出された前半における前記文字の数、第１の時間、第２の時間、及びブロッキング数と、前記算出された後半における前記文字の数、第１の時間、第２の時間、及びブロッキング数と、をグラフに表示するためのデータを生成することを特徴とする請求項１に記載の計算機。
9. 作業者によって記入されたストロークを取得する座標取得装置に接続され、前記座標取得装置によって取得されたストロークを記憶する計算機であって、
   前記計算機は、
   前記ストロークを文字として認識し、
   前記認識された文字の数を算出し、
   前記認識された文字のうち、一つの文字に複数のストロークを含む場合に、前記複数のストロークの各々を記入する間隔時間を、第１の時間として算出し、
   前記認識された文字が記入された後に次の文字が記入されるまでの間隔時間を、第２の時間として算出し、
   前記第２の時間のうち、所定の時間より長い時間の発生回数を、ブロッキング数として算出し、
   前記算出された文字の数、第１の時間、第２の時間、及びブロッキング数のうち、少なくとも二つをパラメータとしてグラフに表示するためのデータを生成し、
   前記作業者の集団毎に、前記算出された文字の数、第１の時間、第２の時間、及びブロッキング数を統計的に処理することによって、各々の代表する点又は範囲を抽出し、
   前記作業者の記入した前記ストロークから前記算出された文字の数、第１の時間、第２の時間、及びブロッキング数が、前記代表する点又は範囲のいずれに近いかを判定することによって、前記集団のいずれに属するかを判定することを特徴とする計算機。

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