JP5909204B2

JP5909204B2 - 独居世帯見守りシステム

Info

Publication number: JP5909204B2
Application number: JP2013039463A
Authority: JP
Inventors: 文彦石山
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2013-02-28
Filing date: 2013-02-28
Publication date: 2016-04-26
Anticipated expiration: 2033-02-28
Also published as: JP2014167729A

Description

本発明は、独居世帯見守りシステムに関し、より詳細には、電流センサからの測定値を利用した独居世帯見守りシステムに関する。

近年、独居世帯の増加に伴って、住人の安否確認を含む生活状況を見守るためのシステムが開発されている。従来の独居世帯を見守る方法としては、例えば特許文献１に、家庭内の様々な機器（各種家電製品、ドア、ベッド、等）にセンサを設置し、センサネットワークを構成するシステムによる方法が開示されている。また、例えば特許文献２に、独居世帯の分電盤に設置した電流センサからの測定値から推定された消費電力と、システムに事前に登録した独居世帯の家電製品（エアコン、ドライヤー、等）のデータベース（家電製品のオン時間、電気使用量、待機電力量、等）とのマッチングによって、生活行動を推定する方法が開示されている。

特開２００８−２１００９３号公報特開２００８−２６９５１２号公報

センサネットワークを構成するシステムによる方法では、個別家電製品等にそれぞれ付加装置をつけたり、家電製品等そのものを改造したりする必要があることから、保守対象装置が多く、メンテナンス性の面で不便という問題があった。また、電流センサと家電製品のデータベースとを組み合わせる方法では、独居世帯の家電製品のデータベースの手動での随時更新が必要となるため、やはりメンテナンス性の面で不便という問題があった。

他方、平成２２年度国勢調査によれば、全世帯（５１８４万世帯）に対する６５歳以上の独居世帯が９％、６５歳未満の独居世帯が２３％、あわせて３２％の世帯（１６７８万世帯）が独居世帯となっている。全独居世帯のうち、６５歳以上の独居世帯が特に増加傾向にある。膨大な数の独居世帯を従来技術で見守ろうとすれば、膨大な保守稼働が必要となり、実運用上の困難が大きい。したがって、簡易な装置構成で大規模なスクリーニングを行う見守り方法が必要とされている。

本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、メンテナンス性の高い、独居世帯見守りシステムを提供しようとすることにある。

上記課題を解決するための手段として、分電盤に設置した電流センサから得られる電力消費プロファイルを主成分分析して得られる固有ベクトルを用いて生活プロファイルの正常度をスコアリングすることを、最も主要な特徴とする。

本発明は、このような目的を達成するために、分電盤に設置された電流センサで測定された電流値に基づいて電力値を算出する電力値算出装置と、判定対象日における前記算出された電力値に基づくパターンの正常度を所定の電力パターンを用いて判定する判定装置とを備えた独居世帯見守りシステムであって、前記電力値算出装置は、前記算出された電力値を前記判定装置の通信部に所定時間間隔で送信するデータ調整部を備え、前記判定装置は、前記通信部で受信された前記電力値に基づいて、２４時間分の電力消費を表す第１のベクトルを作成するデータ蓄積部と、前記第１のベクトルを、所定日数分蓄積するデータベース部と、前記判定対象日から遡って一定日数分の前記第１のベクトルを前記データベース部から取得し、主成分分析を行って得られる、最大固有値に対応する第２のベクトルを抽出する主成分分析部と、前記第２のベクトル中の前記判定対象日に対応する成分が、別途定める閾値以上の場合に正常と判定する判定部とを備えたことを特徴とする。

以上、説明したように、本発明によれば、独居世帯内の保守対象装置が少なく、メンテナンス性の高い、独居世帯見守りシステムを実現することができる。

本発明の第１の実施形態にかかる独居世帯見守りシステムの構成を表すブロック図である。本発明の第１の実施形態にかかるフロー図である。本発明の第１の実施形態にかかる測定データの調整を示す図である。本発明の第１の実施形態にかかる最大値ホールドフィルタを用いたグラフを示す図である。本発明の第１の実施形態にかかる電力消費プロファイルのベクトルを示す図である。本発明の第１の実施形態にかかる正常度のスコアリング・正常度判定・異常度の順位付けの例を示す図である。本発明の第１の実施形態にかかる独居世帯見守りシステムの表示部を示す図である。本発明の第２の実施形態にかかる独居世帯見守りシステムの構成を示すブロック図である。

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳細に説明する。

（第１の実施形態）
図１に本発明の第１の実施形態にかかる独居世帯見守りシステムの構成を表すブロック図を示す。図２に本発明の第１の実施形態にかかるフロー図を示す。

第１の実施形態にかかる独居世帯見守りシステムは、独居世帯の電力値算出装置１００と見守りセンタ（判定装置）２００とを含む。独居世帯の電力値算出装置１００と見守りセンタ２００とは互いの通信部を介して接続されている。

第１の実施形態の構成を図１および図２を参照して述べると、独居世帯側の分電盤に設置された電流センサ部２で測定された電流値に基づいて電力値を算出する独居世帯の電力値算出装置１００と、判定対象日における算出された電力値に基づくパターンの正常度を所定の電力パターンを用いて判定する見守りセンタ２００とを備えた独居世帯見守りシステムであって、独居世帯の電力値算出装置１００は、算出された電力値を、通信部４から見守りセンタ２００の通信部５に所定時間間隔で送信する（Ｓ１０１）測定データ調整部３を備える。見守りセンタ２００は、通信部５で受信された電力値に基づいて、２４時間分の電力消費を表す第１のベクトルを作成する（Ｓ１０２）２４時間データ蓄積部６と、作成された第１のベクトルに平滑化処理を行って第３のベクトルを作成する（Ｓ１０３）データ平滑化部７と、第３のベクトルを、所定日数分蓄積する（Ｓ１０４）データベース部８と、判定対象日から遡って一定日数分の第３のベクトルをデータベース部８から取得し、主成分分析を行って第２のベクトルを抽出する（Ｓ１０５）主成分分析部９と、第２のベクトル中の判定対象日に対応する成分と、第２のベクトル中の判定対象日以外の日に対応する成分との大小関係の相対比較を行い、第２のベクトル中の判定対象日に対応する成分が、別途定める閾値より大きい場合に正常と判定し、別途定める閾値以下の場合に異常と判定する（Ｓ１０６）正常度スコアリング部１０とを備える。

また、見守りセンタ２００は、正常度スコアリング部１０が作成した、後述するスコア情報である「正常度スコア」、「正常・異常判定」、「異常度順位」を蓄積する（Ｓ１０７）スコア蓄積部１１と、スコア情報を用い、異常と判定された世帯を抽出し、後述する「異常連続日数」ごとに異常世帯をリストアップする（Ｓ１０８）異常世帯抽出部１２と、「異常連続日数」毎に世帯数を表示し、「異常連続日数」毎に該当する世帯情報を、「正常度スコア」、「異常度順位」と共に表示する（Ｓ１０９）表示部１３とを備える。

図３に本発明の第１の実施形態にかかる電力測定データの調整を示す。図３に示すグラフは、横軸に時間（分）、縦軸に電力（Ｗ）をとる。

独居世帯の電力値算出装置１００の分電盤１に設置された電流センサ部２で測定された電力値は、電力測定データ調整部３に、図３に示すように、１分間隔の瞬時電力値（図３に示すグラフ上で、黒枠の四角で表される部分）、または、５分間幅の最大電力値（図３にＡと示す）、または、５分間の積算電力値（図３にＢと示す）の、いずれかの形で一時的に記録される（Ｓ１０１）。そして、別途定める一定時間間隔で、通信部４を介して見守りセンタ２００の通信部５に送信される（Ｓ１０１）。

見守りセンタ２００は、通信部５で受信した電力値を、２４時間データ蓄積部６に蓄積し、２４時間分の電力消費プロファイルによる一つのベクトル（第１のベクトル）として、データ平滑化部７に出力する（Ｓ１０２）。電力消費プロファイルのベクトルとは、本明細書では一つの実施例として、図３の１分間隔の瞬時電力値を表す黒枠の四角の中心を結んでできる折れ線グラフとする。

図４に本発明の第１の実施形態にかかる最大値ホールドフィルタを用いたグラフを示す。図４に示すグラフは、横軸に時間（分）、縦軸に電力（Ｗ）をとる。

データ平滑化部７では、得られた２４時間分の電力消費プロファイルのベクトルが、家電製品の間欠動作を反映し、図４に「生データ」として示すように、短い時間間隔での大きな上下動を有する。したがって、主成分分析部における主成分分析を安定化させることを目的として、平滑化処理を行う（Ｓ１０３）。本実施形態のデータ平滑化部７においては、図４に示す、「最大値ホールドフィルタ」を適用する。

最大値ホールドフィルタとは、移動平均フィルタの要領で、一定区間内の平均値を取る代わりに、一定区間内の最大値を取るフィルタである。図４においては、一定区間の幅を５分間として平滑化処理を行なったデータを、「整形データ」として示している。

なお、図４の生データとして、図２に示した種々の電力値のうち、１分間隔の瞬時電力値を採用しているが、５分間幅の最大電力値や５分間の積算電力値等を用いても同様な取り扱いが可能である。

データ平滑化部７で整形された電力消費プロファイルのベクトル（第３のベクトル）は、２４時間分を一つのベクトルとしてデータベース部８に蓄積される（Ｓ１０４）。

図５に本発明の第１の実施形態にかかる電力消費プロファイルのベクトルを示す。図５に示すグラフは、横軸に日付、縦軸に時刻をとる。

データベース部８は、別途定める日数分（例えば５０日間）の直近過去の電力消費プロファイルのベクトルを蓄積する（Ｓ１０４）。図５においては、例として３月１２日から判定対象日である３月２３日までの１２日分の電力消費プロファイルのベクトルを示している。直近過去のうち、最新の日が、判定対象日となる。

主成分分析部９は、データベース部８に蓄積された直近過去の電力消費プロファイルのベクトルをデータベース部８から取得し、主成分分析を行う（Ｓ１０５）。

主成分分析を行うことにより、日数分の固有値と、それぞれの固有値に対応する固有ベクトルとが得られる。それらのうち、最大固有値に対応する固有ベクトル（第２のベクトル）を抽出し、固有ベクトルを用いて正常度のスコアリングを行うため、正常度スコアリング部１０に出力する（Ｓ１０５）。

図６（ａ）、（ｂ）に本発明の第１の実施形態にかかる正常度のスコアリング・正常度判定・異常度の順位付けの例を示す。

図６（ａ）に示すグラフは、主成分分析によって得られた固有値を、固有値が大きい方から小さい方へ左側から順に並べたグラフである。主成分分析部９は、大きさが最大となる固有値に対応する固有ベクトルを抽出する（Ｓ１０５）。

図６（ｂ）に、図６（ａ）で示す最大固有値に対応する固有ベクトルの各成分を表し、図６（ｂ）に示すグラフは、横軸に日付、縦軸に正常度スコアをとる。正常度スコアとは、各日付に対応する固有ベクトルの成分の値を、各日付に対応する固有ベクトルの成分中、（例えば、最大値を与える成分の値で割って）最大値が１となるように調整した数値をいう。図６（ｂ）では、例えば３月２３日を判定対象日とすると、３月２３日から１８日遡った３月６日までの正常度スコアを示す。正常度スコアリング部１０は、図６（ａ）、（ｂ）に示す通り、最大固有値に対応する固有ベクトルを用い、正常度のスコアリング・正常度判定・異常度の順位付けをそれぞれ次のように行う（Ｓ１０６）。

正常度のスコアリングについては、最大固有値に対応する固有ベクトルの成分のうち、最も大きな値を取る成分を１として、固有ベクトルの成分の大きさを規格化する。固有ベクトルの成分の大きさを規格化した時の、判定対象日に対応する固有ベクトルの成分を規格化した値を、判定対象日の「正常度スコア」とする。

例えば図６（ｂ）で示すように、最大固有値に対応する固有ベクトルに基づいて各日付の固有値に基づく固有ベクトルの成分を規格化して、３月６日から３月２３日までの１８日間の正常度スコアをそれぞれ作成する。

本発明の実施形態の正常度判定については、「正常度スコア」の値が別途定める値（例えば０．３）以上であるとき「正常」、未満であるとき「異常」と判定する。

異常度の順位付けについては、固有ベクトルの成分を、小さい方から順に並べた時の判定対象日の順位を、「異常度順位」とする。

例えば図６（ｂ）では、判定対象日である３月２３日の正常度スコアは0.8である。３月１２日の異常度順位が最低であり、３月１２日の異常度順位から数えて、３月２３日の異常度順位は下から９番目である。

正常度スコアリング部１０は、正常度のスコアリング・正常度判定・異常度の順位付けを同時に行うことができる。また、正常度スコアリング部１０は、スコア情報である「正常度スコア」、「正常・異常判定」、「異常度順位」をスコア蓄積部１１に送信する。

スコア蓄積部１１は、スコア情報を蓄積する（Ｓ１０７）。

異常世帯抽出部１２は、スコア蓄積部１１に蓄積されたスコア情報を用い、異常判定された世帯を抽出する。異常判定が何日間連続してなされているかをカウントして「異常連続日数」を算出する。「異常連続日数」ごとに異常世帯をリストアップし、表示部１３に出力する（Ｓ１０８）。

図７（ａ）、（ｂ）に本発明の第１の実施形態にかかる独居世帯見守りシステムの表示部を示す。

表示部１３は、図７（ａ）に示す通り、「異常連続日数」毎に世帯数を表示し、図７（ｂ）に示すように「異常連続日数」毎に該当する世帯情報を、判定対象日の「正常度スコア」、過去数日間の「異常度順位」と共に表示する（Ｓ１０９）。

表示部１３で表示する場合の最大固有値に対応する固有ベクトルは、最も典型的な日内電力消費パターンに対応する成分をどれだけ有しているのかを指し示すと考えられる。そこで、過去特定日数中で最も典型的と判定される日の成分値で規格化し、規格化後の値が閾値以下になった場合、典型からの外れが大きいということで、「異常」と判定する。

（第２の実施形態）
図８に本発明の第２の実施形態にかかる独居世帯見守りシステムの構成を表すブロック図を示す。第２の実施形態にかかる独居世帯見守りシステムは、独居世帯の電力値算出装置１１０と見守りセンタ２１０とを含む。独居世帯の電力値算出装置１１０は、分電盤１、電流センサ部２、測定データ調整部１４、２４時間データ蓄積部１５、通信部４、とを含む。見守りセンタ２１０は、通信部５、データベース部８、主成分分析部９、正常度スコアリング部１０、スコア蓄積部１１、異常世帯抽出部１２、表示部１３、とを含む。独居世帯の電力値算出装置１１０と見守りセンタ２１０とは互いの通信部を介して接続されている。

第２の実施形態は、第１の実施形態と異なり、２４時間データ蓄積部１５が独居世帯の電力値算出装置１１０の測定データ調整部１４の次段に設けられた態様、およびデータ平滑部を含まない態様である。

独居世帯の電力値算出装置１１０の分電盤１に設置された電流センサ部２で測定された電力値は、測定データ調整部１４で、３０分間幅の最大電力値、３０分間幅の積算電力値、等の形で調整された上で、２４時間データ蓄積部１５に蓄積される。そして、例えば一日一回の間隔で、通信部４を介して見守りセンタ２１０の通信部５に送信される。見守りセンタ２１０は、通信部５で受信した電力値を、２４時間分の電力消費プロファイルによる一つのベクトルとして、データベース部８に蓄積する。

以降の処理については、第１の実施形態と同一である。

なお、測定データ調整部１４は、２４時間分の電力消費プロファイルのベクトルの平滑化処理を行ってもよい。

１分電盤
２電流センサ部
３、１４測定データ調整部
４、５通信部
６、１５２４時間データ蓄積部
７データ平滑化部
８データベース部
９主成分分析部
１０正常度スコアリング部
１１スコア蓄積部
１２異常世帯抽出部
１３表示部
１００、１１０独居世帯の電力値算出装置
２００、２１０見守りセンタ

Claims

分電盤に設置された電流センサで測定された電流値に基づいて電力値を算出する電力値算出装置と、判定対象日における前記算出された電力値に基づくパターンの正常度を所定の電力パターンを用いて判定する判定装置とを備えた独居世帯見守りシステムであって、
前記電力値算出装置は、
前記算出された電力値を前記判定装置の通信部に所定時間間隔で送信するデータ調整部を備え、
前記判定装置は、
前記通信部で受信された前記電力値に基づいて、２４時間分の電力消費を表す第１のベクトルを作成するデータ蓄積部と、
前記第１のベクトルを、所定日数分蓄積するデータベース部と、
前記判定対象日から遡って一定日数分の前記第１のベクトルを前記データベース部から取得し、主成分分析を行って得られる、最大固有値に対応する第２のベクトルを抽出する主成分分析部と、
前記第２のベクトル中の前記判定対象日に対応する成分が、別途定める閾値以上の場合に正常と判定する判定部と
を備えたことを特徴とする独居世帯見守りシステム。
前記判定装置は、前記作成された第１のベクトルに平滑化処理を行って、第３のベクトルを作成する平滑化処理部をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の独居世帯見守りシステム。
前記第１のベクトルに、最大値ホールドフィルタによる前記平滑化処理を行うことを特徴とする請求項２に記載の独居世帯見守りシステム。
前記判定部は、前記第２のベクトル中の前記判定対象日に対応する成分が、別途定める前記閾値未満の場合にはさらに、異常と判定し、
前記判定された異常の深刻度が、当該異常と判定された連続日数に基づくことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の独居世帯見守りシステム。