JP7190535B2 - aspirator - Google Patents
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Description
本発明は、吸引器、吸引器の制御方法および制御プログラムに関する。 The present invention relates to an aspirator, an aspirator control method, and a control program.
今日はストレス社会と呼ばれているが、ストレスの解消や軽減に深呼吸が有効であるものと考えられる。また、使用者に香味を付与可能な吸引器が知られており、この種の吸引器を用いて使用者が吸引する際、自然と深呼吸が促されることで、ストレスの解消、軽減に寄与するものと考えられる。 Today is called a stress society, and deep breathing is considered to be effective in relieving or reducing stress. In addition, an inhaler that can impart flavor to the user is known, and when the user inhales using this type of inhaler, the user is naturally encouraged to take a deep breath, which contributes to the elimination and reduction of stress. It is considered to be a thing.
しかしながら、従来の吸引器においては、ストレスを解消する用途で吸引しようにも、成り行きまかせで吸引動作(深呼吸)を繰り返すしかなく、いつまで吸引動作(深呼吸)を繰り返せば良いのかを適切に判断することは難しかった。 However, in the conventional suction device, even if you try to suck for the purpose of relieving stress, you have to repeat the suction action (deep breathing) at random, and it is necessary to appropriately judge how long the suction action (deep breathing) should be repeated. was difficult.
本発明は、上記した実情に鑑みてなされたものであって、その目的は、吸引動作によってストレス状態が解消されたかどうかの判断を使用者が把握することの可能な吸引器に関する技術を提供することにある。 SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above-described circumstances, and its object is to provide a technology related to a suction device that allows the user to determine whether or not the stress state has been resolved by the suction operation. That's what it is.
上記課題を解決するための本発明に係る吸引器は、筐体と、前記筐体に設けられ、吸い口を有する吸い口ユニットと、外部に露出するように前記筐体に設けられ、使用者の精神性発汗量を測定するための発汗量測定用電極と、前記発汗量測定用電極を用いて測定した精神性発汗量に基づいて使用者のストレス度合いを分析し、分析結果を使用者に通知する制御部と、を備えることを特徴とする。 A suction device according to the present invention for solving the above problems is provided in a housing, a mouthpiece unit provided in the housing and having a mouthpiece, and a mouthpiece unit provided in the housing so as to be exposed to the outside. an electrode for measuring the amount of sweating for measuring the amount of psychological sweating, and analyzing the degree of stress of the user based on the amount of psychological sweating measured using the electrode for measuring the amount of sweating, and providing the analysis results to the user. and a control unit that notifies.
また、本発明に係る吸引器は、前記筐体内に設けられた気圧センサを更に備え、前記制御部は、前記気圧センサから出力される筐体内の気圧に関する気圧情報に基づいて使用者による前記吸い口の吸引動作を検知し、使用者による前記吸い口の吸引動作中にのみ、前記発汗量測定用電極を用いて精神性発汗量を測定するように構成されていても良い。 In addition, the inhaler according to the present invention further includes an air pressure sensor provided in the housing, and the control unit controls the suction by the user based on the air pressure information regarding the air pressure in the housing output from the air pressure sensor. It may be configured to detect the sucking action of the mouth, and to measure the amount of mental perspiration using the electrode for measuring the amount of perspiration only during the sucking action of the mouthpiece by the user.
また、本発明において、前記制御部は、前記精神性発汗量が所定の低ストレス発汗量まで低下したと判定した場合に、使用者に刺激を付与する覚醒処理を実行するように構成されていても良い。 Further, in the present invention, the control unit is configured to execute an awakening process of giving a stimulus to the user when it is determined that the mental perspiration amount has decreased to a predetermined low-stress perspiration amount. Also good.
また、本発明において、前記筐体が香気成分を含んでいても良い。この場合、前記筐体が木製筐体であり、当該木製筐体が香気成分を含む香気発生源として形成されていても良い。 Moreover, in the present invention, the housing may contain an aromatic component. In this case, the housing may be a wooden housing, and the wooden housing may be formed as an aroma source containing an aroma component.
また、本発明において、前記発汗量測定用電極は前記筐体に一対設けられており、使用者が前記筐体を把持した際に当該筐体を把持する使用者の掌の異なる2つの領域が触れる予め定められた2箇所に配置されていても良い。この場合、一対の前記発汗量測定用電極
は、使用者が前記筐体を把持した際に当該筐体を把持する使用者の人差し指と中指が触れる予め定められた2箇所に配置されていても良い。
Further, in the present invention, a pair of the electrodes for measuring the amount of perspiration is provided on the housing, and when the user holds the housing, two different regions of the palm of the user holding the housing are formed. It may be arranged at two predetermined places to be touched. In this case, the pair of electrodes for measuring the amount of perspiration may be arranged at two predetermined locations where the index finger and the middle finger of the user who grips the housing touch when the user grips the housing. good.
また、前記制御部は、使用者のストレス度合いを分析するストレス度合い分析制御を実行する際、所定の第1タイムアウト時期が到来する前に使用者の精神性発汗量が所定の判定用閾値未満になったときに所定のストレス解消完了通知を使用者に通知するメイン処理を実行し、前記制御部は、前記メイン処理の開始時から前記第1タイムアウト時期が到来するまでのメイン処理継続最大期間よりも短い所定の予測用特徴量測定期間において経時的に変化する使用者の精神性発汗量の推移と、前記メイン処理継続最大期間における使用者の精神性発汗量の最小値との関連性を表す発汗量最小値予測モデルと、前記予測用特徴量測定期間において経時的に変化する使用者の精神性発汗量の推移と前記メイン処理継続最大期間における使用者の精神性発汗量の最大値との関連性を表す発汗量最大値予測モデルと、を格納する記憶部と、前記メイン処理の開始時から前記予測用特徴量測定期間に亘って測定した使用者における精神性発汗量の測定値を特徴量として、前記発汗量最小値予測モデルと前記発汗量最大値予測モデルとにそれぞれ適用することによって、前記メイン処理継続最大期間における使用者の精神性発汗量の最小値と最大値をそれぞれ予測する予測部と、前記判定用閾値を、前記予測部が予測した前記メイン処理継続最大期間における使用者の精神性発汗量の最小値である最小予測値以上であって且つ当該メイン処理継続最大期間における使用者の精神性発汗量の最大値である最大予測値以下の範囲で設定する設定部と、を有していても良い。 Further, when executing the stress degree analysis control for analyzing the stress degree of the user, the control unit is arranged such that the mental perspiration amount of the user falls below the predetermined determination threshold value before the predetermined first time-out period arrives. When the time is reached, the main processing is executed to notify the user of a predetermined stress relief completion notice. represents the relationship between the change in the amount of mental perspiration of the user that changes over time during the short predetermined feature amount measurement period for prediction, and the minimum value of the amount of mental perspiration of the user during the maximum continuation period of the main processing. A prediction model for the minimum amount of perspiration, a transition of the user's mental perspiration amount that changes over time during the prediction feature value measurement period, and the maximum value of the user's mental perspiration amount during the maximum period of main processing continuation. a storage unit that stores a maximum perspiration amount prediction model that expresses relevance; Predict the minimum and maximum values of the user's mental perspiration during the maximum continuation period of the main processing, respectively, by applying the model to the minimum perspiration amount prediction model and the maximum perspiration amount prediction model. a prediction unit, wherein the determination threshold value is equal to or greater than the minimum predicted value, which is the minimum value of the amount of mental perspiration of the user during the maximum continuation period of the main processing predicted by the prediction unit, and within the maximum continuation period of the main processing; and a setting unit for setting within a range equal to or less than the maximum predicted value, which is the maximum value of the user's mental perspiration amount.
また、前記発汗量最小値予測モデルは、予め前記ストレス度合い分析制御を実行したときの前記予測用特徴量測定期間における使用者の精神性発汗量の測定値の推移と前記メイン処理継続最大期間における使用者の精神性発汗量の測定値の最小値とを対応付けた複数の発汗量最小値学習用データを教師データとして用いた機械学習によって前記予測用特徴量測定期間における使用者の精神性発汗量の推移と前記メイン処理継続最大期間における使用者の精神性発汗量の最小値との関連性を学習済みの予測モデルであって、前記発汗量最大値予測モデルは、予め前記ストレス度合い分析制御を実行したときの前記予測用特徴量測定期間における使用者の精神性発汗量の測定値の推移と前記メイン処理継続最大期間における使用者の精神性発汗量の最大値とを対応付けた複数の発汗量最大値学習用データを教師データとして用いた機械学習によって前記予測用特徴量測定期間における使用者の精神性発汗量の推移と前記メイン処理継続最大期間における使用者の精神性発汗量の最大値との関連性を学習済みの予測モデルであっても良い。 In addition, the minimum perspiration amount prediction model predicts changes in measured values of the user's mental perspiration amount during the prediction feature amount measurement period when the stress degree analysis control is executed in advance, and during the maximum main processing continuation period. The user's mental perspiration during the prediction feature quantity measurement period is determined by machine learning using a plurality of minimum perspiration amount learning data associated with the minimum measured values of the user's mental perspiration amount as teacher data. A prediction model that has learned the relationship between the change in amount and the minimum value of the user's mental perspiration amount during the maximum continuation period of the main processing, wherein the maximum perspiration amount prediction model performs the stress degree analysis control in advance. are associated with the transition of the measured value of the user's mental perspiration amount during the prediction feature value measurement period and the maximum value of the user's mental perspiration amount during the maximum main processing continuation period when the By machine learning using data for learning the maximum amount of perspiration as teacher data, changes in the amount of mental perspiration of the user during the period for measuring the feature quantity for prediction and the maximum amount of the amount of mental perspiration of the user during the maximum period of continuation of the main processing are determined. It may be a prediction model that has learned the relationship with the value.
また、前記予測部は、前記メイン処理の開始時から前記予測用特徴量測定期間が経過した時点で、前記予測部に格納された前記発汗量最小値予測モデルと前記発汗量最大値予測モデルとに基づいて前記最小予測値と前記最大予測値をそれぞれ予測しても良い。 Further, the prediction unit stores the minimum perspiration amount prediction model and the maximum perspiration amount prediction model stored in the prediction unit at the time when the prediction feature amount measurement period has elapsed from the start of the main processing. The minimum predicted value and the maximum predicted value may be predicted based on .
また、前記制御部は、前記メイン処理の開始時から前記予測用特徴量測定期間が経過した時点以降に測定した使用者の精神性発汗量の測定値を、前記発汗量最小値予測モデルと前記発汗量最大値予測モデルとに基づいてそれぞれ予測した前記最小予測値および前記最大予測値を用いて、前記最小予測値を第1の値とすると共に前記最大予測値を前記第1の値よりも大きい第2の値としてスケーリング処理を行う処理部を更に備え、前記設定部は、前記第1の値以上で且つ前記第2の値以下の固定値として前記判定用閾値を設定しても良い。 Further, the control unit combines the measured values of the user's mental perspiration amount measured after the elapse of the prediction feature amount measurement period from the start of the main process with the minimum perspiration amount prediction model and the using the minimum predicted value and the maximum predicted value respectively predicted based on the maximum perspiration amount prediction model, the minimum predicted value is set as a first value, and the maximum predicted value is set higher than the first value A processing unit that performs scaling processing as a large second value may be further provided, and the setting unit may set the determination threshold as a fixed value equal to or greater than the first value and equal to or less than the second value.
また、本発明は、吸引器の制御方法としても特定することができる。すなわち、本発明は、筐体と、前記筐体に設けられると共に吸い口を有する吸い口ユニットと、外部に露出するように前記筐体に設けられて使用者の精神性発汗量を測定するための発汗量測定用電極と、を備える吸引器の制御方法であって、前記発汗量測定用電極を用いて使用者の精神
性発汗量を測定し、当該測定した精神性発汗量に基づいて使用者のストレス度合いを分析し、分析結果を使用者に通知することを特徴とする。
The present invention can also be specified as a control method for an aspirator. That is, the present invention includes a housing, a mouthpiece unit provided in the housing and having a mouthpiece, and a mouthpiece unit provided in the housing so as to be exposed to the outside for measuring the amount of mental perspiration of a user. and a perspiration measurement electrode, wherein the perspiration measurement electrode is used to measure the psychological perspiration of the user, and the method is used based on the measured psychological perspiration. It is characterized by analyzing the degree of stress of a person and notifying the user of the analysis result.
また、吸引器の制御方法において、前記吸引器を制御する制御部は、使用者のストレス度合いを分析するストレス度合い分析制御を実行する際、所定の第1タイムアウト時期が到来する前に使用者の精神性発汗量が所定の判定用閾値以下になったときに所定のストレス解消完了通知を使用者に通知するメイン処理を実行し、前記制御部は、前記メイン処理の開始時から前記第1タイムアウト時期が到来するまでのメイン処理継続最大期間よりも短い所定の予測用特徴量測定期間において経時的に変化する使用者の精神性発汗量の推移と、前記メイン処理継続最大期間における使用者の精神性発汗量の最小値との関連性を表す発汗量最小値予測モデルと、前記予測用特徴量測定期間において経時的に変化する使用者の精神性発汗量の推移と前記メイン処理継続最大期間における使用者の精神性発汗量の最大値との関連性を表す発汗量最大値予測モデルと、を格納する記憶部を有し、前記メイン処理の開始時から前記予測用特徴量測定期間に亘って測定した使用者における精神性発汗量の測定値を特徴量として、前記発汗量最小値予測モデルと前記発汗量最大値予測モデルとにそれぞれ適用することによって、前記メイン処理継続最大期間における使用者の精神性発汗量の最小値と最大値をそれぞれ予測し、当該予測した前記メイン処理継続最大期間における使用者の精神性発汗量の最小値である最小予測値以上であって且つ当該メイン処理継続最大期間における使用者の精神性発汗量の最大値である最大予測値以下の範囲内で前記判定用閾値を設定しても良い。 Further, in the suction device control method, when executing stress degree analysis control for analyzing the stress degree of the user, the control unit that controls the suction device causes the user to When the amount of mental perspiration becomes equal to or less than a predetermined determination threshold, main processing is executed to notify the user of a predetermined stress relief completion notification, and the control unit performs the first timeout from the start of the main processing. Changes in the amount of mental perspiration of the user that change over time in a predetermined predictive feature amount measurement period shorter than the maximum continuation period of the main processing until the time comes, and the user's mentality during the maximum continuation period of the main processing. A minimum amount of perspiration prediction model representing the relationship with the minimum amount of sexual perspiration, and changes in the amount of mental perspiration of the user that change over time during the period for measuring the characteristic amount for prediction and during the maximum period of continuation of the main processing. and a maximum perspiration amount prediction model representing the relationship with the maximum mental perspiration amount of the user. By applying the measured value of the measured mental perspiration amount of the user as a feature quantity to the minimum perspiration amount prediction model and the maximum perspiration amount prediction model, respectively, A minimum value and a maximum value of the amount of mental perspiration are respectively predicted, and the minimum predicted value, which is the minimum value of the amount of mental perspiration of the user in the predicted maximum continuation period of the main processing, is equal to or greater than the minimum predicted value and the maximum continuation of the main processing. The determination threshold value may be set within a range equal to or less than the maximum predicted value, which is the maximum value of the amount of mental perspiration of the user in the period.
また、吸引器の制御方法において、前記制御部は、前記メイン処理の開始時から前記予測用特徴量測定期間が経過した時点で、前記予測部に格納された前記発汗量最小値予測モデルと前記発汗量最大値予測モデルとに基づいて前記最小予測値と前記最大予測値をそれぞれ予測しても良い。 Further, in the method for controlling an aspirator, the control unit controls the minimum perspiration amount prediction model stored in the prediction unit and the The minimum predicted value and the maximum predicted value may be predicted based on a maximum perspiration amount prediction model.
また、吸引器の制御方法において、前記制御部は、前記メイン処理の開始時から前記予測用特徴量測定期間が経過した時点以降に測定した使用者の精神性発汗量の測定値を、前記発汗量最小値予測モデルと前記発汗量最大値予測モデルとに基づいてそれぞれ予測した前記最小予測値および前記最大予測値を用いて、前記最小予測値を第1の値とすると共に前記最大予測値を前記第1の値よりも大きい第2の値としてスケーリング処理を行い、且つ、前記第1の値以上で且つ前記第2の値以下の固定値として前記判定用閾値を設定しても良い。 Further, in the suction device control method, the control unit converts the measured value of the user's mental perspiration amount measured after the elapse of the prediction feature amount measurement period from the start of the main process to the perspiration Using the minimum predicted value and the maximum predicted value predicted based on the minimum amount prediction model and the maximum perspiration amount prediction model, the minimum predicted value is set as a first value and the maximum predicted value is set to The scaling process may be performed as a second value larger than the first value, and the determination threshold may be set as a fixed value equal to or greater than the first value and equal to or less than the second value.
また、本発明は、吸引器の制御プログラムとしても特定することができる。すなわち、本発明は、筐体と、前記筐体に設けられると共に吸い口を有する吸い口ユニットと、外部に露出するように前記筐体に設けられて使用者の精神性発汗量を測定するための発汗量測定用電極と、を備える吸引器の制御部に実行させるプログラムであって、前記制御部に、前記発汗量測定用電極に使用者の精神性発汗量を測定させ、当該精神性発汗量の測定値に基づいて使用者のストレス度合いを分析させ、分析結果を使用者に通知させることを特徴とする。 The present invention can also be specified as a control program for an aspirator. That is, the present invention includes a housing, a mouthpiece unit provided in the housing and having a mouthpiece, and a mouthpiece unit provided in the housing so as to be exposed to the outside for measuring the amount of mental perspiration of a user. and a perspiration measurement electrode, wherein the control unit causes the perspiration measurement electrode to measure the amount of mental perspiration of the user, and the mental perspiration It is characterized by analyzing the degree of stress of the user based on the measured value of the amount and notifying the user of the analysis result.
また、前記吸引器の制御プログラムは、前記制御部に、使用者のストレス度合いを分析するストレス度合い分析制御を実行させる際、所定の第1タイムアウト時期が到来する前に使用者の精神性発汗量が所定の判定用閾値以下になったときに所定のストレス解消完了通知を使用者に通知するメイン処理を実行させ、前記制御部は、前記メイン処理の開始時から前記第1タイムアウト時期が到来するまでのメイン処理継続最大期間よりも短い所定の予測用特徴量測定期間において経時的に変化する使用者の精神性発汗量の推移と、前記メイン処理継続最大期間における使用者の精神性発汗量の最小値との関連性を表す発汗量最小値予測モデルと、前記予測用特徴量測定期間において経時的に変化する使用者の精神
性発汗量の推移と前記メイン処理継続最大期間における使用者の精神性発汗量の最大値との関連性を表す発汗量最大値予測モデルと、を格納する記憶部を有し、前記吸引器の制御プログラムは、前記制御部に、前記メイン処理の開始時から前記予測用特徴量測定期間に亘って測定した使用者における精神性発汗量の測定値を特徴量として、前記発汗量最小値予測モデルと前記発汗量最大値予測モデルとにそれぞれ適用することによって、前記メイン処理継続最大期間における使用者の精神性発汗量の最小値と最大値をそれぞれ予測させ、当該予測させた前記メイン処理継続最大期間における使用者の精神性発汗量の最小値である最小予測値以上であって且つ当該メイン処理継続最大期間における使用者の精神性発汗量の最大値である最大予測値以下の範囲に前記判定用閾値を設定させても良い。
Further, the control program of the suction device, when causing the control unit to execute stress degree analysis control for analyzing the stress degree of the user, detects the amount of mental perspiration of the user before a predetermined first time-out period arrives. becomes equal to or less than a predetermined determination threshold value, the main processing for notifying the user of a predetermined stress relief completion notification is executed, and the control unit causes the first timeout time to arrive from the start of the main processing. Transition of the user's mental perspiration amount that changes over time in a predetermined prediction feature amount measurement period shorter than the maximum main processing continuation period until A minimum perspiration amount prediction model that expresses the relationship with the minimum value, a transition of the user's mental perspiration amount that changes over time during the prediction feature value measurement period, and the user's mentality during the maximum main processing continuation period and a maximum perspiration amount prediction model representing the relationship with the maximum amount of sexual perspiration. By applying the measured value of the user's mental perspiration amount measured over the prediction feature amount measurement period as a feature amount to the minimum perspiration amount prediction model and the maximum perspiration amount prediction model, respectively, Predicting the minimum and maximum values of the user's mental perspiration during the maximum continuation period of the main processing, respectively, and the predicted minimum value of the mental perspiration of the user during the maximum continuation period of the main processing. The determination threshold value may be set to a range equal to or less than the maximum predicted value, which is the maximum value of the amount of mental perspiration of the user during the maximum continuation period of the main processing.
また、吸引器の制御プログラムは、前記制御部に、前記メイン処理の開始時から前記予測用特徴量測定期間が経過した時点で、前記予測部に格納された前記発汗量最小値予測モデルと前記発汗量最大値予測モデルとに基づいて前記最小予測値と前記最大予測値をそれぞれ予測させても良い。 Further, the control program for the aspirator causes the control unit to instruct the control unit to store the minimum perspiration amount prediction model stored in the prediction unit and the The minimum predicted value and the maximum predicted value may be predicted based on a maximum perspiration amount prediction model.
また、吸引器の制御プログラムは、前記制御部に、前記メイン処理の開始時から前記予測用特徴量測定期間が経過した時点以降に測定した使用者の精神性発汗量の測定値を、前記発汗量最小値予測モデルと前記発汗量最大値予測モデルとに基づいてそれぞれ予測した前記最小予測値および前記最大予測値を用いて、前記最小予測値を第1の値とすると共に前記最大予測値を前記第1の値よりも大きい第2の値としてスケーリング処理を行わせ、且つ、前記第1の値以上で且つ前記第2の値以下の固定値として前記判定用閾値を設定させても良い。 Further, the control program for the aspirator causes the control unit to store the measured values of the user's mental perspiration measured after the elapse of the prediction feature amount measurement period from the start of the main process as the perspiration. Using the minimum predicted value and the maximum predicted value predicted based on the minimum amount prediction model and the maximum perspiration amount prediction model, the minimum predicted value is set as a first value and the maximum predicted value is set to The scaling process may be performed as a second value larger than the first value, and the threshold for determination may be set as a fixed value equal to or greater than the first value and equal to or less than the second value.
また、本発明は、上記吸引器の制御プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であっても良い。 Further, the present invention may be a computer-readable recording medium recording the control program for the aspirator.
本発明によれば、吸引動作によってストレス状態が解消されたかどうかの判断を使用者が把握することの可能な吸引器に関する技術を提供することができる。 Advantageous Effects of Invention According to the present invention, it is possible to provide a technology related to an aspirator that allows a user to determine whether or not a stress state has been resolved by a suction operation.
ここで、本発明に係る吸引器の実施形態について、図面に基づいて説明する。本実施形態に記載されている構成要素の寸法、材質、形状、その相対配置等は、特に特定的な記載がない限りは、発明の技術的範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。 Here, an embodiment of an aspirator according to the present invention will be described based on the drawings. Unless otherwise specified, the dimensions, materials, shapes, relative arrangements, etc. of the constituent elements described in this embodiment are not intended to limit the technical scope of the invention.
<実施形態1>
≪吸引器≫
図1は、実施形態1に係る吸引器1の外観斜視図である。図2は、実施形態1に係る吸引器1の分解斜視図である。図3は、実施形態1に係る吸引器1の正面図である。図4は、実施形態1に係る吸引器1の側面図である。なお、図3および図4において、吸引器1の内部構造の一部を破線で図示している。
<
≪Aspirator≫
FIG. 1 is an external perspective view of an
吸引器1は、使用者の掌部の精神性発汗量を測定することで使用者のストレス度合いをチェックするストレスチェック機能を有する小型携帯吸引器である。吸引器1は、吸い口11、吸い口受け12、木製筐体13等を有し、これらによって外形が画定されている。吸い口11および吸い口受け12の材質はとくに限定されないが、本実施形態では樹脂製である。
The
図2に示す符号20は、吸引器1全体の制御を行う制御ユニットである。制御ユニット20は、電子基板21(図3に破線にて外形を図示)を格納する基板格納部22、電源23、固定ユニット24等を有する。基板格納部22の表面の一部には、吸引器1として組み上げられた状態で外部に露出する露出部25が形成されており、当該露出部25に一対の精神性発汗量測定用電極26,27が上下に並んで配置されている。精神性発汗量測定用電極26,27は、精神性発汗量を測定するために用いられる電極である。なお、基板格納部22の内部に格納される電子基板21が、格納空間内に占める位置、大きさ、形状等は特に限定されない。
電源23は、電池230を格納する電池格納部231を有する。電池格納部231の内部には、電池230を収納する収納空間231aが形成されており、基板格納部22の上部に形成された挿入口から電池230を収納空間231aに挿抜することができる。本実施形態において、電池230は乾電池であるがこれには限定されず、例えばリチウムイオン電池等であっても良い。なお、本実施形態の制御ユニット20においては、基板格納部22および電源23が一体的に形成されているが、別体として構成されていても良い。電源23(電池230)は、吸引器1の動作に必要な電力を供給する。
The
木製筐体13には、図2等に示す制御ユニット20を収容する収容空間130を有している。固定ユニット24は、図2に示すネジ28を用いて木製筐体13に制御ユニット20を固定するための部材である。固定ユニット24の下面には、電池230のマイナス極に接触するバネ端子241と、電池230のプラス極に接触する接触端子242が設けられている(図2、図3等を参照)。また、図3に示す符号231bは電池格納部231側に設けられるバネ端子、符号231cは電池格納部231側に設けられる接触端子である。電池格納部231のバネ端子231bは、電池格納部231に格納される電池230のマイナス極に接触し、接触端子231cは、電池格納部231に格納される電池230のプラス極に接触するように設けられている。電池格納部231のバネ端子231bおよび接触端子231cは、収納空間231aの底部に配置されている。
The
固定ユニット24は、ネジ28を挿通するための一対の挿通孔243が設けられている。挿通孔243にネジ28を挿通させた状態で、ネジ28を木製筐体13に設けられたネジ孔131に螺着することで、電池230を端子間に押さえ付けた状態で、木製筐体13の収容空間130内に制御ユニット20を固定することができる。また、固定ユニット24は内部が中空となっており、固定ユニット24の上面には着脱用開口244が形成されている。着脱用開口244は、円形状を有する挿抜用孔244aと、挿抜用孔244aに連通すると共に細長形状を有するスライド用孔244bを含んでいる。スライド用孔244bの延伸方向に直交する幅寸法は、挿抜用孔244aの直径に比べて小さな寸法に設計されている。
The fixing
本実施形態に係る吸引器1において、吸い口受け12に吸い口11が装着された状態で吸い口ユニット10が形成されており、吸い口ユニット10は木製筐体13に対して着脱自在となっている。図2に示すように、吸い口受け12には、吸い口11の一端側に設けられる円筒体111を装着可能な装着孔121を有している。ここで、装着孔121の内径は、円筒体111の外径と略同一である。吸い口受け12の装着孔121に吸い口11の円筒体111を差し込むことで、吸い口11が吸い口受け12に装着され、一体の吸い口ユニット10となる。なお、吸い口11の他端側には吸い口孔112が設けられている。吸い口孔112は、吸い口11を軸方向に貫通するように延在している。吸引器1における木製筐体13には、通気孔(図示せず)が設けられており、木製筐体13内部には通気孔と吸い口ユニット10(吸い口11)の吸い口孔112を接続する通気路(図示せず)が形成されている。
In the
図5および図6は、実施形態1に係る吸引器1における吸い口ユニット10と木製筐体13との取り付け構造を説明する図である。図5に示すように、吸い口ユニット10における吸い口受け12の下面12a側には、係止用突起122が下方に向かって突設されている。係止用突起122は、下面12aから凸設する軸部122aと、軸部122aの先端に設けられた係止部122bを有する。係止用突起122の係止部122bは、軸部122aよりも大きな直径を有する円盤形状を有している。
5 and 6 are diagrams for explaining the attachment structure between the
上記のように構成される吸い口ユニット10における係止用突起122は、固定ユニット24に設けられた着脱用開口244に係脱自在となっている。具体的には、係止用突起122における係止部122bの直径は、固定ユニット24における着脱用開口244の挿抜用孔244aの内径よりも小さく、スライド用孔244bの幅寸法よりも大きい。また、係止用突起122における軸部122aの直径は、スライド用孔244bの幅寸法よりも小さい。
The locking
吸い口ユニット10を木製筐体13に装着する場合、固定ユニット24における挿抜用孔244aの位置に吸い口ユニット10における係止用突起122の位置を合わせ、吸い口受け12の下面12aが固定ユニット24の上面24aに当接するまで係止用突起12
2を挿抜用孔244aに挿入する。その後、吸い口受け12の下面12aが固定ユニット24の上面24aと摺動するように係止用突起122の軸部122aをスライド用孔244bに沿ってスライドさせる。そして、係止用突起122の軸部122aを例えばスライド用孔244bの先端までスライドさせた時点で、図6に示すロック部29が作動し、吸い口ユニット10の被係止部(図示せず)を係止することで、木製筐体13に吸い口ユニット10が装着される。また、この状態においては、係止用突起122における係止部122bは、スライド用孔244bの縁部に形成された状態となっている。
When attaching the
2 is inserted into the insertion/
一方、木製筐体13から吸い口ユニット10を取り外す際には、ロック部29のロックを解除して、係止用突起122の軸部122aをスライド用孔244bに沿って基端(挿抜用孔244aとの接続される方の端部)に向かってスライドさせる。そして、係止用突起122の位置を挿抜用孔244aまでスライドさせた後、挿抜用孔244aから係止用突起122を引き抜くことで、木製筐体13から吸い口ユニット10を取り外すことができる。
On the other hand, when removing the
図7は、実施形態1に係る吸引器1のブロック図である。吸引器1の電子基板21には、吸引器1を制御する制御ユニットである制御部30が実装されている。制御部30は、例えばプロセッサ、メモリ等を有するマイクロコンピュータであっても良い。制御部30は、精神性発汗量測定用電極26,27、気圧センサ40、振動モータ41、発光素子43、電源23等と電気配線を介して接続されており、精神性発汗量測定用電極26,27、気圧センサ40が出力する出力信号が入力されるようになっている。
FIG. 7 is a block diagram of the
気圧センサ40は、木製筐体13の内部に設けられており、木製筐体13内の気圧を検出するセンサである。気圧センサ40は、例えばコンデンサマイクロフォンセンサであり、例えばコンデンサの電気容量を示す電圧値を出力しても良い。気圧センサ40は、使用者によって吸い口11が吸引されることで、通気孔(図示せず)から木製筐体13内に取り込まれた空気が、吸い口11の吸い口孔112に向かって通気路(図示せず)を流れる際に変化する木製筐体13内の気圧を出力する。
The
振動モータ41は、電源23における電池230からの電力供給を受けて駆動(作動)するモータである。振動モータ41の駆動時には、木製筐体13が振動するように振動モータ41の周波数が決定されている。
The
発光素子43は、例えば、LEDや電灯などの光源である。発光素子43は、例えば木製筐体13に、発光時における光が使用者に視認できる態様で設けられている。例えば、発光素子43は、木製筐体13において、吸い口11とは反対側の側面に設けられていても良く、これによって、使用者は、吸い口11の吸引動作中において発光素子43の発光パターンを容易に視認することができる。発光素子43は、吸引器1の状態に応じて異なる発光パターンで発光されても良い。なお、発光素子43を作動させるための電力は、電源23から供給される。
The
精神性発汗量測定用電極26,27は、電源23から電力供給を受けて微弱な発汗量測定用電流を使用者の指の皮膚に流した際の抵抗値に基づいて、皮膚コンダクタンスに対応する応答値を出力する。本実施形態に係る吸引器1において、例えば、使用者が木製筐体13を把持した際に人差し指と中指が触れる予め定められた2箇所(すなわち、人差し指と中指が置かれるそれぞれの位置)に一組の精神性発汗量測定用電極26,27が配置されている。これにより、吸引器1を使用者が把持している間、精神性発汗量測定用電極26,27を使用者の指の皮膚表面に触れた状態に維持することができる。但し、一組の精神性発汗量測定用電極26,27の配置位置は上記の位置に限られない。例えば、使用者が木製筐体13を把持した際に当該木製筐体13を把持する使用者の掌の異なる2つの領
域(部位)が触れる予め定められた2箇所に配置されていても良い。例えば、一組の精神性発汗量測定用電極26,27が、使用者の掌の掌底と母指球に対応する2箇所に配置されていても良いし、使用者の掌の掌底と、何れかの指に対応する2箇所に配置されていても良いし、掌の母指球と何れかの指に対応する2箇所に配置されていても良い。また、一組の精神性発汗量測定用電極26,27が、使用者の掌の人差し指と中指の組み合わせと異なる2本の指に対応する2箇所に配置されていても良い。
The
図7に示すように、制御部30は、気圧取得部31、電源スイッチ部32、発汗量測定部33、モータ制御部34、記憶部35、設定部36、発光制御部37、判定部38、計時部39等を有している。記憶部35は、例えば不揮発性メモリであり、制御部30のプロセッサが実行するための各種プログラムが記憶されている。制御部30のプロセッサが記憶部35に記憶されている各種プログラムを実行することで、ストレス度合い分析制御が実施される。ストレス度合い分析制御は、吸引器1を使用する使用者の精神性発汗量を測定することで、使用者のストレス度合いを分析するための制御である。
As shown in FIG. 7, the
気圧取得部31は、気圧センサ40の出力信号に基づいて木製筐体13内の気圧を取得する。例えば、気圧取得部31は、取得した木製筐体13内の気圧に基づいて(すなわち、負圧を検出することで)、使用者による吸い口11の吸引動作(パフ動作)を検出する。例えば、気圧取得部31は、使用者が吸い口11を吸引している吸引状態(吸引区間)と、吸い口11を吸引していない非吸引状態(非吸引区間)を検出する。これによって、気圧取得部31は、吸い口11を吸引する吸引動作の回数を特定できる。気圧センサ40を用いた吸引動作(パフ動作)の開始や、吸引動作の終了を検出する具体的な手法自体は公知であり、ここでの詳しい説明は割愛する。
The atmospheric
計時部39は、例えば使用者による吸引(パフ)動作の終了からの経過時間を計時したり、後述するメイン処理やフィードバック処理が開始されてからの経過時間を計時する計時機能を有している。
The clocking
電源スイッチ部32は、吸引器1の電源が投入される場合にオン状態に切り替わり、吸引器1の電源が切断される場合にオフ状態に切り替わる。電源スイッチ部32は、計時部39におけるタイマーの満了、例えば気圧取得部31によって直近の吸引動作が検出されてから次回の吸引動作が検出されることなく所定時間が経過した場合に、オン状態からオフ状態に切り替わっても良い。また、電源スイッチ部32がオフ状態にあるときに、例えば気圧取得部31が使用者による初回の吸引動作の開始を検出した場合に、電源スイッチ部32がオフ状態からオン状態に切り替わっても良い。
The
制御部30の発汗量測定部33は、精神性発汗量測定用電極26,27と接続されており、精神性発汗量測定用電極26,27から出力される皮膚コンダクタンスに対応する応答値に基づいて使用者の精神性発汗量を測定する。
A
制御部30の設定部36は、後述するストレス度合い分析制御に関連する各パラメータに関する基準値、閾値等の設定、記憶部35への記憶、および更新(リセット)を行う。更に、設定部36は、電源スイッチ部32がオン状態のときに使用者の吸引(パフ)回数をカウントしたカウント値に関しても、記憶部35への記憶、更新(リセット)等を行う。
The setting
また、モータ制御部34は、振動モータ41の駆動制御を行い、木製筐体13を振動させることで、使用者に種々の情報を通知する。また、発光制御部37は、発光素子43の発光制御を行い、使用者に種々の情報を通知する。更に、判定部38は、後述するストレス度合い分析制御において、各種の判定処理を行う。
In addition, the
≪制御内容≫
次に、実施形態1に係る吸引器1における制御部30が実行するストレス度合い分析制御について説明する。図8は、実施形態1において制御部30が実行するパワーオン処理ルーチンを示すフローチャートである。図9は、実施形態1におけるパワーオン処理ルーチンの終了後、制御部30が実行するメイン処理ルーチンを示すフローチャートである。図10は、実施形態1におけるメイン処理ルーチンの終了後、制御部30が実行するフィードバック処理ルーチンを示すフローチャートである。図8~図10に示す各種処理ルーチンは、制御部30のプロセッサが記憶部35に記憶されている各種プログラムを実行することで実現することができる。
≪Contents of control≫
Next, the stress level analysis control executed by the
また、図11は、吸引器1の制御部30がストレス度合い分析制御を実行した際における精神性発汗量Qsの時間推移を概念的に示した図である。図11は、横軸に時間Tを示し、縦軸に精神性発汗量Qsを示す。図11に示すように、時間T0~T1の区間に対応するパワーオン処理区間においてパワーオン処理が実行される。また、時間T1~T2の区間に対応するメイン処理区間においてメイン処理が実行され、時間T2~T3の区間に対応するフィードバック処理区間においてフィードバック処理が実行される。
FIG. 11 is a diagram conceptually showing temporal transition of the amount of mental perspiration Qs when the
〔パワーオン処理ルーチン〕
次に、図8を参照して、パワーオン処理の具体的内容について説明する。パワーオン処理は、電源スイッチ部32がオフ状態からオン状態に切り替わったことを契機として制御部30が実行を開始する制御フローである。上記のように、電源スイッチ部32がオフ状態にあるときに、気圧取得部31が使用者による初回の吸引(パフ)動作の開始を検出した場合に、電源スイッチ部32がオフ状態からオン状態に切り替わる。
[Power-on processing routine]
Next, specific contents of the power-on process will be described with reference to FIG. The power-on process is a control flow that the
図11に示す時間T0において電源スイッチ部32がオフ状態からオン状態に切り替わることで、パワーオン処理が開始されると、ステップS101において、制御部30の設定部36は、記憶部35に記憶されている前回設定情報を初期化(リセット)する初期化処理を行う。ここでいう前回設定情報は、吸引器1が前回起動された際に(オフ状態からオン状態に切り替わった際に)ストレス度合い分析制御を実行した際に記憶部35に記憶させておいた吸引回数に関する吸引回数データ、気圧基準値に関する気圧基準値データ、初期基準発汗量Qsbに関する初期基準発汗量データ、判定用発汗量Qsjに関する判定用発汗量データ等をリセット(削除)する。気圧基準値データ、初期基準発汗量データ、判定用発汗量データについては後述する。
At time T0 shown in FIG. 11, the
次に、ステップS102、S103において、今回のストレス度合い分析制御に関する気圧基準値データ、初期基準発汗量データを制御部30の設定部36が取得し、記憶部35に記憶させる。具体的には、ステップS102において、制御部30の気圧取得部31が、気圧センサ40の出力信号に基づいて木製筐体13内の気圧データを取得する。本ステップでは、使用者が吸い口11を吸引していない非吸引状態(非吸引区間)のときに、例えば、所定のデータ取得期間(例えば、3秒間)に亘って、所定の周期(例えば、100ms)毎に取得した気圧データを平均処理して得られた平均値を気圧基準値に設定する。設定部36は、本ステップにおいて設定した気圧基準値に関する気圧基準値データを、記憶部35に記憶させる。なお、上記のように取得される気圧基準値は、非吸引状態(非吸引区間)における木製筐体13内の気圧データであるため、概ね大気圧に一致する。
Next, in steps S102 and S103, the setting
次に、ステップS103において、制御部30の発汗量測定部33は、所定のデータ取得期間(例えば、3秒間)に亘って、所定の周期(例えば、100ms)毎に使用者の精神性発汗量を測定する。精神性発汗量の測定は、発汗量測定部33が電源23に指令を出し、精神性発汗量測定用電極26,27に対して電源23から電力を供給させる。上記の
ように、精神性発汗量測定用電極26,27は、吸引器1を把持する使用者の指(例えば、人差し指と中指)が精神性発汗量測定用電極26,27に触れるような位置に配置されている。発汗量測定部33は、精神性発汗量測定用電極26,27から吸引器1を把持する使用者の指の皮膚に微弱な発汗量測定用電流を流し、精神性発汗量測定用電極26,27から出力される皮膚コンダクタンスに対応する応答値に基づいて使用者の精神性発汗量を測定することができる。
Next, in step S103, the
制御部30の発汗量測定部33は、上記のように所定のデータ取得期間(例えば、3秒間)に亘って所定の周期(例えば、100ms)毎に取得した精神性発汗量に関する複数の精神性発汗量データを平均処理して得られた平均値を初期基準発汗量Qsbとして取得する。そして、制御部30の設定部36は、初期基準発汗量Qsbに関する初期基準発汗量データを、記憶部35に記憶させる。なお、本ステップで取得する初期基準発汗量Qsbは、ストレス度合い分析制御の開始時において使用者が吸い口11を吸引していない非吸引状態(非吸引区間)のときにおける使用者の状態を反映した精神性発汗量の基準値である。なお、ステップS103の処理と、上述したステップS102の処理は、同時に行っても良いし、順序を入れ替えて実行しても良い。
The
次に、ステップS104においては、使用者にストレス度合い分析制御の開始を通知(報知)する開始通知が行われる。具体的には、制御部30のモータ制御部34が、振動モータ41に対して電源23から電力を供給させ、振動モータ41を作動(駆動)させる。なお、振動モータ41を駆動することで木製筐体13を振動させ、その振動を使用者に感知させることで、ストレス度合い分析制御の開始を使用者に知らせることができる。また、木製筐体13の振動による通知に代え、あるいは併用して、発光素子43の発光によって開始通知が行われても良い。この場合、発光制御部37が、発光素子43に対して電源23から電力を供給させ、所定の発光パターンで発光素子43を発光させる。
Next, in step S104, a start notification is sent to the user to notify (report) the start of the stress degree analysis control. Specifically, the
振動、あるいは発光による開始通知を感知することで、吸引器1側の準備が完了したことを把握し、ストレスを解消するための吸い口11の吸引動作(深呼吸動作)に移行するタイミングを容易に把握することができる。なお、本ステップにおいて使用者に通知される開始通知は、使用者に初期基準発汗量Qsbの取得が完了したことを通知(報知)するための通知としても利用できる。
By detecting the start notification by vibration or light emission, it is grasped that the preparation on the side of the
また、上記開始通知において、振動モータ41を振動させる際の振動パターンは、適宜変更することができる。例えば、振動モータ41を振動させる際、振動モータ41を駆動する状態と、駆動を休止させた状態とを交互に繰り返しても良い。特に限定されるものではないが、例えば振動モータ41の駆動時間を200ms、休止時間を400msとし、駆動および休止を複数セット(例えば、2回)繰り返しても良い。また、木製筐体13の振動によるバイブレーション通知と、発光素子43の発光による発光通知を併用する場合、双方を同時に行っても良いし、時間的にずらして行っても良い。時間的にずらす場合、バイブレーション通知と発光通知を行う順序は適宜入れ替えることができる。制御部30は、ステップS104の処理が終了すると、パワーオン処理を一旦終了し、図9に示すメイン処理ルーチンに係る処理を開始する。
In addition, in the start notification, the vibration pattern for vibrating the
図11に示す時間T1において、パワーオン処理が終了されると共にメイン処理が開始されると、精神性発汗量Qsは、時間T1から時間T2に亘って徐々に減少する。これは、メイン処理区間においては後述するように使用者が吸引器1を吸引する吸引動作が繰り返し行われることに伴い、実質的に使用者が深呼吸を繰り返すことになり、使用者のストレス度合いを反映する精神性発汗量Qsの低下に繋がることに拠るものである。なお、交感神経系が緊張しているときは皮膚表面からの精神性発汗量が増加することが知られている。また、深呼吸を行うことで心身の緊張状態を緩和すると副交感神経が優位になるため
、精神性発汗量も少なくなる。精神性発汗量が少なくなったことが、使用者のストレスの解消、軽減につながっていると本発明においては判断するものとする。すわなち、本実施形態におけるストレス度合い分析制御では、ストレスの増加・軽減が交感神経系の緊張・緩和と相関があるものと推定し、交感神経系の緊張・緩和と相関が認められる精神性発汗量に基づいて使用者のストレス度合いを分析する。なお、本実施形態に係る吸引器1によれば、木製筐体13を有し、当該木製筐体13が香気成分を含む香気発生源として形成されている。そのため、使用者が吸引器1の吸引動作を行うだけでもストレスが低減するが、吸引器1の吸引時に木製筐体13から発せられる香気成分を使用者は吸引することができ、更なるリラックス感を付与することができる。
At time T1 shown in FIG. 11, when the power-on process ends and the main process starts, the mental perspiration amount Qs gradually decreases from time T1 to time T2. This is because, as will be described later, in the main processing section, the user repeatedly takes a deep breath as the suction action of sucking the
図11において、メイン処理が開始される時間T1において、精神性発汗量Qsは、パワーオン処理において設定した初期基準発汗量Qsbである。そして、図11に示す例では、時間T2において所定の低ストレス発汗量Qsb2まで精神性発汗量Qsが低下したことを契機に使用者に微小なストレスを付与することで使用者を覚醒させるための覚醒処理を行い、メイン処理を終了すると共にフィードバック処理が開始される。 In FIG. 11, at time T1 when the main process is started, the mental perspiration amount Qs is the initial reference perspiration amount Qsb set in the power-on process. In the example shown in FIG. 11, when the mental sweating amount Qs has decreased to a predetermined low stress sweating amount Qsb2 at time T2, a slight stress is applied to the user to awaken the user. Awakening processing is performed, the main processing is terminated, and feedback processing is started.
低ストレス発汗量Qsb2は、初期基準発汗量Qsbから所定の第1基準発汗低下量ΔQsd1だけ低い値に設定されている。ここで、低ストレス発汗量Qsb2は、精神性発汗量Qsが初期基準発汗量Qsbから第1基準発汗低下量ΔQsd1だけ低下すれば、使用者の交感神経系の緊張が緩和され、ストレスが十分に解消されたと判断できる閾値として設定されている。第1基準発汗低下量ΔQsd1は、固定値として設定されても良いし、使用者によって設定の変更が可能であっても良い。 The low stress perspiration amount Qsb2 is set to a value lower than the initial reference perspiration amount Qsb by a predetermined first reference perspiration reduction amount ΔQsd1. Here, the low-stress perspiration amount Qsb2 is obtained when the mental perspiration amount Qs is decreased from the initial reference perspiration amount Qsb by the first reference perspiration reduction amount ΔQsd1, and the tension of the sympathetic nervous system of the user is relaxed, and the stress is sufficiently relieved. It is set as a threshold at which it can be determined that the problem has been resolved. The first reference perspiration reduction amount ΔQsd1 may be set as a fixed value, or may be changeable by the user.
図11における時間T2において覚醒処理が行われると、それを境に精神性発汗量Qsは徐々に上昇する。覚醒処理の詳細については後述するが、覚醒処理においては使用者の皮膚に刺激を付与することで使用者に僅かなストレスを敢えて与え、使用者の覚醒レベルを若干上昇させる。図11において、時間T2における精神性発汗量Qsは低ストレス発汗量Qsb2に対応しており、時間T2において覚醒処理に係る刺激が使用者に付与されることで精神性発汗量Qsが時間T2からT3にかけて徐々に上昇する。そして、時間T3において所定の覚醒完了発汗量Qsb3に至った時点でフィードバック処理が終了する。 When the awakening process is performed at time T2 in FIG. 11, the mental perspiration amount Qs gradually increases. The details of the awakening process will be described later, but in the awakening process, the user's skin is stimulated to intentionally give the user a slight stress, thereby slightly increasing the user's arousal level. In FIG. 11, the amount of mental perspiration Qs at time T2 corresponds to the amount of low-stress perspiration Qsb2. Gradually increases toward T3. Then, at time T3, the feedback process ends when the amount of perspiration for completion of wakefulness Qsb3 is reached.
覚醒完了発汗量Qsb3は、低ストレス発汗量Qsb2よりも所定の第1基準発汗上昇量ΔQsu1だけ大きな値に設定されている。第1基準発汗上昇量ΔQsu1は、第1基準発汗低下量ΔQsd1に比べて小さな値に設定されている。第1基準発汗上昇量ΔQsu1は、精神性発汗量Qsが低ストレス発汗量Qsb2から第1基準発汗上昇量ΔQsu1だけ上昇すれば、使用者が低ストレス状態を維持しつつ、且つ意識も十分に覚醒した状態になると判断できる閾値として設定することができる。第1基準発汗上昇量ΔQsu1は、固定値として設定されても良いし、使用者によって設定の変更が可能であっても良い。 The awakening completion perspiration amount Qsb3 is set to a value larger than the low stress perspiration amount Qsb2 by a predetermined first reference perspiration increase amount ΔQsu1. The first reference perspiration increase amount ΔQsu1 is set to a value smaller than the first reference perspiration decrease amount ΔQsd1. The first reference perspiration increase amount ΔQsu1 is such that if the mental perspiration amount Qs increases from the low-stress perspiration amount Qsb2 by the first reference perspiration increase amount ΔQsu1, the user can maintain a low-stress state and be fully conscious. It can be set as a threshold value by which it can be determined that the state is reached. The first reference perspiration increase amount ΔQsu1 may be set as a fixed value, or may be changeable by the user.
〔メイン処理ルーチン〕
次に、図9を参照して、制御部30が実行するメイン処理の具体的内容について説明する。図9に示すメイン処理ルーチンが開始されると、ステップS201において、気圧取得部31が気圧センサ40から出力される気圧データを取得する。
[Main processing routine]
Next, specific contents of the main processing executed by the
次に、ステップS202において、判定部38は、ステップS201において取得した気圧データに基づいて、現在、使用者による吸い口11の吸引動作中か否かを判定する。本ステップにおいて、判定部38が吸引状態であると判定した場合、記憶部35に記憶されている吸引回数データを更新する。記憶部35に記憶されている吸引回数データは、記
憶部35に記憶されている吸引回数データは、パワーオン処理のステップS101において一旦リセットされているため、本ステップでは、今回のメイン処理ルーチンが開始されてからの吸引回数を積算した値が記憶部35に記憶される。そして、記憶部35における吸引回数データを更新した後、ステップS203に進む。なお、ステップS202において、判定部38が非吸引状態と判定した場合にはステップS209に進む。ステップS209の処理内容については後述する。
Next, in step S202, the
次に、ステップS203において、発汗量測定部33は、使用者の精神性発汗量Qsを測定する。すなわち、本ステップでは、吸引動作中の使用者の精神性発汗量Qsが測定される。本ステップにおいては、図8に示すパワーオン処理のステップS103と同様、吸引器1を把持する使用者の指の皮膚に精神性発汗量測定用電極26,27から微弱な発汗量測定用電流を流すことで皮膚コンダクタンスを測定し、皮膚コンダクタンスの測定値に基づいて精神性発汗量Qsを取得する。なお、本ステップにおいて、吸引状態における使用者の精神性発汗量Qsを測定するようにしたので、体動による見掛け上の精神性発汗量の変化(ノイズ)である体動アーティファクトを低減することができる。
Next, in step S203, the
なお、上記ステップS202、S203では、使用者による吸引動作中であることが検出されたことを契機に精神性発汗量Qsの測定を行っているが、吸引動作を一定時間以上継続していることが検出されて初めて精神性発汗量Qsの測定を行うようにしても良い。この場合、判定部38は、使用者による吸引動作の継続時間を計時部39から取得し、吸引動作の継続時間が所定の閾値を超えたと判定した場合に、発汗量測定部33が精神性発汗量Qsの測定を行うようにしても良い。
In steps S202 and S203, the amount of mental perspiration Qs is measured when it is detected that the user is sucking. The mental perspiration amount Qs may be measured only after is detected. In this case, the
次に、ステップS204へと進み、判定部38は、直近に取得した精神性発汗量の測定値(以下、「最新測定値」という)と、記憶部35に記憶されている判定用発汗量Qsjとの差である発汗変化量ΔQsを算出する。判定用発汗量Qsjは、後述する判定ステップにおいて低ストレス発汗量Qsb2との大小を比較する際に用いられる判定用の発汗量であり、吸引器1を繰り返し吸引することで徐々に精神性発汗量が低下する使用者の状態を反映する発汗量である。
Next, proceeding to step S204, the
判定部38は、算出した発汗変化量ΔQsが所定の閾値である許容変化量ΔQsa(例えば、10[mg/cm2/min])未満であるか否かを判定する。ここで、発汗変化量ΔQsが許容変化量ΔQsa未満であった場合には、ステップS205に進み、設定部36は、最新測定値を用いて記憶部35に記憶されている判定用発汗量Qsjに関する判定用発汗量データを更新する。ステップS205では、最新測定値が判定用発汗量Qsjとして採用され、記憶部35に記憶される。ステップS205の処理が終了すると、ステップS206に進む。
The
なお、メイン処理ルーチンが開始されてから最初に精神性発汗量を測定する初回測定時においては、記憶部35に判定用発汗量Qsjに関する判定用発汗量データがリセットされた状態であるため、その場合には、ステップS204の処理を省略してステップS205へと進み、精神性発汗量に関する初回の測定値を判定用発汗量Qsjとして記憶部35に記憶する。ステップS205の処理が終了すると、ステップS206に進む。
It should be noted that, at the time of the first measurement in which the amount of mental perspiration is measured for the first time after the start of the main processing routine, the determination perspiration amount data relating to the determination amount of perspiration Qsj is reset in the
また、ステップS204において、発汗変化量ΔQsが許容変化量ΔQsa以上であった場合には、記憶部35に記憶されている判定用発汗量Qsjに関する判定用発汗量データを更新せずに、そのままステップS206に進む。本実施形態では、発汗変化量ΔQsが許容変化量ΔQsa以上である場合、すなわち、直近に取得した最新測定値が、当該最新測定値の前に取得した測定値に対して過度に変化しているような場合には、最新測定値に体動アーティファクトの及ぼす影響が大きいと判断され、最新測定値を判定用発汗量Q
sjとして採用しない。
Further, in step S204, if the perspiration change amount ΔQs is equal to or greater than the permissible change amount ΔQsa, the determination perspiration amount data relating to the determination perspiration amount Qsj stored in the
Not adopted as sj.
次に、ステップS206において、判定部38は、記憶部35に記憶されている判定用発汗量Qsjが、図11で説明した低ストレス発汗量Qsb2未満であるか否かを判定する。なお、低ストレス発汗量Qsb2は、パワーオン処理のステップS103で設定した初期基準発汗量Qsbよりも第1基準発汗低下量ΔQsd1だけ低い値として設定される。ステップS206において、判定用発汗量Qsjが低ストレス発汗量Qsb2未満であると判定された場合にはステップS207に進み、判定用発汗量Qsjが低ストレス発汗量Qsb2以上であると判定された場合にはステップS209に進む。
Next, in step S206, the
ステップS207においては、モータ制御部34が、振動モータ41に対して電源23から電力を供給させ、振動モータ41を作動(駆動)させることで覚醒処理を実行する。覚醒処理は、振動モータ41の駆動に起因する木製筐体13の振動刺激(微小なストレス)を使用者に付与することで、使用者の覚醒レベルを上昇させる処理である。覚醒処理における振動モータ41の駆動パターンは特に限定されないが、例えば1000msに亘って振動モータ41を駆動することで、使用者の覚醒レベルを上昇させても良い。ステップS207の覚醒処理が終了すると、ステップS208に進む。
In step S<b>207 , the
ステップS208においては、発光制御部37が、発光素子43に対して電源23から電力を供給させる制御を行い、所定の発光パターンで発光素子43を発光させることで、ストレス解消完了通知を使用者に通知(報知)する。このストレス解消完了通知は、使用者の交感神経系の緊張が緩和され、ストレスが十分に解消された状態に至ったことを使用者に知らせるための通知である。本ステップにおける発光素子43の発光パターンは、上述したパワーオン処理のステップS105において使用者に開始通知を通知する場合と異なる発光パターンに設定されても良い。ステップS208の処理が終了すると、メイン処理を一旦終了し、図10に示すフィードバック処理ルーチンに係る処理を開始する。
In step S208, the light
次に、ステップS209の処理について説明する。ステップS209において、判定部38は、メイン処理が開始されてからの経過時間Tp1を計時部39から取得する。そして、判定部38は、取得した経過時間Tp1が所定の第1タイムアウト時間Tsh1を超えたか否かを判定する。第1タイムアウト時間Tsh1は、固定値(一例として、180秒程度)として設定しておいても良いし、使用者によって設定の変更が可能であっても良い。
Next, the processing of step S209 will be described. In step S<b>209 , the
ステップS209において、経過時間Tp1が第1タイムアウト時間Tsh1を経過していないと判定された場合には、ステップS201の処理に戻り、ステップS201~S206の処理が繰り返される。一方、ステップS209において、経過時間Tp1が第1タイムアウト時間Tsh1を経過したと判定された場合にはステップS210に進み、ステップS207と同様、覚醒処理を行う。そして、ステップS210の覚醒処理が終了すると、ステップS211に進む。 When it is determined in step S209 that the elapsed time Tp1 has not passed the first timeout time Tsh1, the process returns to step S201 and the processes of steps S201 to S206 are repeated. On the other hand, if it is determined in step S209 that the elapsed time Tp1 has passed the first timeout time Tsh1, the process advances to step S210 to perform awakening processing as in step S207. When the awakening process of step S210 ends, the process proceeds to step S211.
ステップS211においては、発光制御部37が発光素子43を所定の発光パターンで発光させることで、タイムアウトした旨のタイムアウト通知を使用者に通知(報知)する。本ステップにおける発光素子43の発光パターンは、上述したパワーオン処理時における開始通知や、ストレス解消完了通知とは異なる発光パターンに設定されても良い。ステップS211の通知処理が終了すると、メイン処理を一旦終了し、図10に示すフィードバック処理ルーチンに係る処理を開始する。
In step S211, the light
〔フィードバック処理〕
制御部30がフィードバック処理ルーチンを開始すると、まずステップS301におい
て、発汗量測定部33は、使用者の精神性発汗量Qsを測定する。精神性発汗量Qsの測定は、メイン処理のステップS203での処理内容と同様である。次に、ステップS302へと進み、判定部38は、ステップS301で測定した精神性発汗量Qsが、覚醒完了発汗量Qsb3を超えているか否かを判定する。
[Feedback processing]
When the
ここで、覚醒完了発汗量Qsb3の決定手法について説明する。本実施形態において、覚醒完了発汗量Qsb3は、上述したメイン処理ルーチンにおいて精神性発汗量Qsが低ストレス発汗量Qsb2まで低下したか、或いは、タイムアウトによってメイン処理ルーチンを終了したかの違いに応じて、それぞれ異なる値に設定される。 Here, a method for determining the awakening completion perspiration amount Qsb3 will be described. In the present embodiment, the awakening completion perspiration amount Qsb3 is determined according to whether the mental perspiration amount Qs has decreased to the low stress perspiration amount Qsb2 in the main processing routine described above, or whether the main processing routine has ended due to timeout. , are set to different values.
具体的には、メイン処理ルーチンにおいて、精神性発汗量Qsが低ストレス発汗量Qsb2まで低下したことを契機に覚醒処理が行われた場合、覚醒完了発汗量Qsb3は、低ストレス発汗量Qsb2よりも所定の第1基準発汗上昇量ΔQsu1だけ大きな値として設定される。一方、メイン処理ルーチンでタイムアウトに至り、精神性発汗量Qsが低ストレス発汗量Qsb2まで減少していない状態で覚醒処理が行われた場合、覚醒完了発汗量Qsb3は、メイン処理ルーチンの終了時点で記憶部35に記憶されている判定用発汗量Qsjを基準として、当該判定用発汗量Qsjよりも所定の第2基準発汗上昇量ΔQsu2だけ高い値として設定される。ここで、第2基準発汗上昇量ΔQsu2は、第1基準発汗上昇量ΔQsu1に比べて小さな値に設定されている。
Specifically, in the main processing routine, when the awakening process is performed when the mental sweating amount Qs has decreased to the low stress sweating amount Qsb2, the awakening completed sweating amount Qsb3 is higher than the low stress sweating amount Qsb2. It is set as a value larger by a predetermined first reference perspiration increase amount ΔQsu1. On the other hand, when the main processing routine times out and the awakening process is performed in a state where the mental perspiration amount Qs has not decreased to the low stress perspiration amount Qsb2, the awakening completion perspiration amount Qsb3 is Based on the amount of perspiration for determination Qsj stored in the
ステップS302において、精神性発汗量Qsが覚醒完了発汗量Qsb3以下であると判定された場合にはステップS303に進み、精神性発汗量Qsが覚醒完了発汗量Qsb3を超えていると判定された場合にはステップS305に進む。 If it is determined in step S302 that the amount of mental perspiration Qs is equal to or less than the amount of perspiration that completes awakening Qsb3, the process proceeds to step S303, if it is determined that the amount of mental perspiration Qs exceeds the amount of perspiration that completes awakening Qsb3. to step S305.
ステップS303においては、判定部38は、フィードバック処理が開始されてからの経過時間Tp2を計時部39から取得する。そして、判定部38は、取得した経過時間Tp2が所定の第2タイムアウト時間Tsh2を超えたか否かを判定する。第2タイムアウト時間Tsh2は、固定値(一例として、30秒程度)として設定しておいても良いし、使用者によって設定の変更が可能であっても良い。
In step S<b>303 , the
ステップS303において、経過時間Tp2が第2タイムアウト時間Tsh2を経過していないと判定された場合には、ステップS301の処理に戻り、ステップS301~S302の処理が繰り返される。一方、ステップS303において、経過時間Tp2が第2タイムアウト時間Tsh2を超えたと判定された場合にはステップS304に進む。 When it is determined in step S303 that the elapsed time Tp2 has not passed the second timeout time Tsh2, the process returns to step S301, and the processes of steps S301 and S302 are repeated. On the other hand, when it is determined in step S303 that the elapsed time Tp2 has exceeded the second timeout time Tsh2, the process proceeds to step S304.
ステップS304においては、使用者に対してタイムアウトした旨を知らせるタイムアウト通知が通知される。タイムアウト通知は、モータ制御部34の駆動によって木製筐体13を振動させるバイブレーション通知であっても良いし、これに代え、或いは併用される発光素子43の発光による発光通知であっても良い。そして、ステップS304の処理が終了すると、ステップS306に進む。
In step S304, a time-out notification is sent to the user to inform them that time-out has occurred. The time-out notification may be a vibration notification that vibrates the
ステップS305においては、使用者に対して完了通知が通知される。完了通知は、使用者が低ストレス状態を維持しつつ、意識も十分に覚醒した状態であることを使用者に知らせるための通知である。ステップS305の処理が終了すると、ステップS306に進む。そして、ステップS306においては、電源スイッチ部32がオン状態からオフ状態に切り替わり、フィードバック処理が終了すると共に吸引器1の電源が切断される。
In step S305, the user is notified of completion. The completion notification is a notification for informing the user that the user is in a state of being sufficiently awake while maintaining a low-stress state. After the process of step S305 is completed, the process proceeds to step S306. Then, in step S306, the
以上のように、本実施形態に係る吸引器1によれば、制御部30がストレス度合い分析制御を行うことで、使用者の精神性発汗量に関する精神性発汗量情報に基づいて使用者のストレス度合いを分析し、その分析結果を使用者に通知するため、使用者は吸引器1の吸
引動作を繰り返すことによってストレスが十分に解消されたかどうかを容易に把握することができる。
As described above, according to the
そして、上述したメイン処理ルーチンにおいては、メイン処理ルーチンが開始してからタイムアウトするまでは、制御部30によって使用者の精神性発汗量Qsを繰り返し(例えば、100ms毎)測定し、精神性発汗量Qsが低ストレス発汗量Qsb2まで低下し、ストレスが十分に解消された状態となったか否かを精度良く判別することができる。そして、精神性発汗量Qsが低ストレス発汗量Qsb2まで低下したことが確認された際には、敢えて使用者に僅かな刺激(ストレス)を付与し、覚醒レベルを上昇させる覚醒処理を実行することで、使用者の意識がぼんやりした状態ではなく、意識がリフレッシュした状態に使用者を覚醒させることができる。但し、本実施形態におけるストレス度合い分析制御において覚醒処理は必須ではなく、適宜省略しても良い。例えば、図9に示すメイン処理ルーチンのステップS206において、記憶部35に記憶されている判定用発汗量Qsj(使用者の精神性発汗量Qs)が低ストレス発汗量Qsb2未満であると判定された場合に、覚醒処理を行うことなくステップS208に進み、ストレス解消完了通知を使用者に通知しても良い。また、メイン処理ルーチンのステップS209においてタイムアウトした場合においても、覚醒処理を行うことなくステップS211に進み、タイムアウト通知を使用者に通知しても良い。
In the above-described main processing routine, the
また、本実施形態における覚醒処理においては、振動モータ41の駆動によって木製筐体13を振動させることによる振動刺激を使用者に付与するようにしたが、使用者に微小なストレスを付与することができれば他の方法を採用しても構わない。例えば、発光素子43を発光させることで使用者に刺激を付与し、覚醒させても良い。また、吸引器1は音声を出力する音声出力装置を備えていても良く、その場合、音声による刺激を付与することで使用者を覚醒させても良い。なお、本実施形態における吸引器1は、発光素子43を備えていなくても良く、上述したストレス度合い分析制御において発光素子43を用いて行った各種の通知は、振動モータ41を駆動させることによる木製筐体13の振動によって代替することができる。
Further, in the awakening process of the present embodiment, the vibration stimulus is applied to the user by vibrating the
また、本実施形態における吸引器1によれば、ストレス度合い分析制御に係るメイン処理ルーチンにおいて、使用者が吸引器1の吸引動作中にのみ、精神性発汗量の測定を行うようにしたので、体動による見掛け上の精神性発汗量の変化である体動アーティファクトの影響を低減し、使用者の精神性発汗量を精度良く把握することができる。但し、本実施形態における吸引器1において、精神性発汗量の測定を非吸引動作中に行うようにしても良い。
In addition, according to the
<実施形態2>
次に、実施形態2に係る吸引器1Aについて説明する。図12は、実施形態2に係る吸引器1Aのブロック図である。実施形態2に係る吸引器1Aにおいて、実施形態1に係る吸引器1と同一の構成要素については同一の符号を付すことで詳しい説明を省略する。図12に示すように、吸引器1Aは、感圧センサ44を備えている。感圧センサ44は、木製筐体13に露出した状態で設けられており、使用者が吸引器1を比較的強く把持した際の圧力を検知する。吸引器1Aの制御部30Aは、感圧センサ44の出力信号を取得する圧力検知部31Aを有する。また、吸引器1Aは、気圧センサ40を備えていない点で実施形態1に係る吸引器1と相違し、その他の構成は実施形態1に係る吸引器1と共通である。
<Embodiment 2>
Next, an
本実施形態に係る吸引器1Aにおいては、制御部30Aがストレス度合い分析制御を実行する際、感圧センサ44からの出力信号に基づいて使用者が木製筐体13を把持するグリップ圧を検知した場合に、使用者の精神性発汗量を測定する。
In the
図13は、実施形態2に係るパワーオン処理ルーチンを示すフローチャートである。図14は、実施形態2に係るメイン処理ルーチンを示すフローチャートである。以下では、実施形態1の図9、図10で説明したパワーオン処理ルーチンおよびメイン処理ルーチンと相違する処理内容を中心に説明する。 FIG. 13 is a flow chart showing a power-on processing routine according to the second embodiment. FIG. 14 is a flow chart showing a main processing routine according to the second embodiment. The following description focuses on the processing contents that differ from the power-on processing routine and main processing routine described with reference to FIGS. 9 and 10 of the first embodiment.
〔パワーオン処理ルーチン〕
図13に示すパワーオン処理ルーチンでは、図9に示すステップS102の処理内容が省略されている。すなわち、電源スイッチ部32がオフ状態からオン状態に切り替わったことを契機として制御部30Aがパワーオン処理ルーチンを開始すると、ステップS101において記憶部35に記憶されている前回設定情報の初期化処理を行い、続くステップS103において発汗量測定部33が初期基準発汗量Qsbを取得する。そして、続くステップS104において、ストレス度合い分析制御の開始を通知する開始通知を使用者に通知した後、パワーオン処理ルーチンを終了し、図14に示すメイン処理ルーチンを開始する。なお、電源スイッチ部32は、オフ状態にあるときに、感圧センサ44の出力データに基づいて圧力検知部31Aが使用者による木製筐体13のグリップ圧を検出した場合に、オフ状態からオン状態に切り替わる。
[Power-on processing routine]
In the power-on processing routine shown in FIG. 13, the processing contents of step S102 shown in FIG. 9 are omitted. That is, when the
〔メイン処理〕
メイン処理ルーチンが開始されると、ステップS401において、圧力検知部31Aが感圧センサ44の出力データを取得する。次に、ステップS402において、判定部は、圧力検知部31Aが取得した感圧センサ44の出力データに基づいて、使用者が吸引器1(木製筐体13)を把持しているか否かを判定する。本ステップにおいて、使用者が木製筐体13を把持していると判定された場合、ステップS203に進む。一方、使用者が木製筐体13を把持していないと判定された場合、ステップS209に進む。ステップS203~S211の各処理については、図10で説明したメイン処理ルーチンと同様である。なお、上記ステップS402においては、使用者によって木製筐体13が把持された状態が検出されたことを契機に精神性発汗量Qsの測定を行っているが、使用者による把持状態が一定時間以上継続していることが検出されて初めて精神性発汗量Qsの測定を行っても良い。この場合、判定部38は、使用者による木製筐体13の把持状態の継続時間を計時部39から取得し、把持状態の継続時間が所定の閾値を超えたと判定した場合に、発汗量測定部33が精神性発汗量Qsの測定を行うようにしても良い。なお、実施形態2における吸引器1Aにおいて、メイン処理ルーチンの終了後に実行されるフィードバック処理は、実施形態1で説明したものと同様である。
[Main processing]
When the main processing routine is started, the
<変形例>
次に、変形例について説明する。図15は、変形例に係る吸引器1Bを説明する図である。図15に示すように、変形例に係る吸引器1Bは、吸い口ユニット10における吸い口受け12に、液体保持用凹部123が設けられている。液体保持用凹部123には、例えばアロマオイルなどの液体香料を滴下することで、これを保持することができる。これによれば、吸引器1Bの吸引時に液体保持用凹部123に保持している液体香料から発せられる香気成分を使用者が吸引することができ、更なるリラックス感を付与することができる。
<Modification>
Next, a modified example will be described. FIG. 15 is a diagram illustrating an
また、吸引器1Bは、木製筐体13内に香味成分を放出する香味発生源(例えば、香料、たばこ源)を収容しておき、使用者が吸引器1Bを吸引する際に、香味発生源から放出される香味成分を木製筐体13の通気路を流れる空気と混合させて、吸い口孔112から口腔内に供給しても良い。その場合、例えば吸引器1Bは、木製筐体13内の収容部に収容される香味発生源(例えば、香料、たばこ源)を加熱し、香味発生源からの香味成分の放出を促進させるための加熱ヒータ(図示せず)を有していても良い。この場合、例えば
吸引器1Bの制御部30は、使用者による吸引(パフ)動作を検出したことを契機に、加熱ヒータによって香味発生源を加熱し、香味成分の放出を促しても良い。このようにすることで、吸引器1Bの吸引時に香味発生源から発せられる香味成分を吸入空気と共に供給し、使用者に更なるリラックス感を付与することができる。
In addition, the
なお、上記実施形態において、気圧取得部31、圧力検知部31A、電源スイッチ部32、発汗量測定部33、モータ制御部34、設定部36、発光制御部37、判定部38、計時部39の動作として説明した処理は、コンピュータによって実行することができる。例えば、コンピュータがプロセッサ(CPU)、メモリ、および入出力回路等のハードウェア資源を用いてプログラムを実行することによって、上記の各処理を実行する。具体的には、プロセッサが処理対象のデータをメモリ又は入出力回路等に出力したりすることによって、各処理を実行する。
In the above embodiment, the air
<実施形態3>
次に、実施形態3に係る吸引器1について説明する。図16は、実施形態3に係る吸引器1におけるブロック図である。実施形態3に係る吸引器1のハードウェア構成については、実施形態1に係る吸引器1と同一である。以下では、実施形態3における吸引器1のうち、実施形態1における吸引器1と相違する部分を中心に説明し、同一の要素については同一の参照符号を付すことで詳しい説明を割愛する。実施形態3における吸引器1においても、吸引器1を制御する制御ユニットである制御部30を備えている。制御部30は、例えばプロセッサ、メモリ等を有するマイクロコンピュータであっても良い。
<Embodiment 3>
Next, the
制御部30は、図16に示すように、気圧取得部31、電源スイッチ部32、発汗量測定部33、モータ制御部34、設定部36、発光制御部37、判定部38、計時部39、予測部50、処理部51等といった各機能部を有している。また、制御部30は、制御部30のプロセッサが実行するための各種プログラムが記憶された記憶部35を備えている。記憶部35は、例えば不揮発性メモリであり、制御部30が備える主記憶装置又は補助記憶装置であっても良い。なお、上記各機能部は、制御部30が備えるプロセッサ(CPU)が所定のプログラムに従って動作することにより実現される。すなわち、制御部30がプロセッサ(CPU)、メモリ、および入出力回路等のハードウェア資源を用いてプログラムを実行することによって、上記各機能部における各処理を実行する。具体的には、プロセッサが処理対象のデータをメモリ又は入出力回路等に出力したりすることによって、各機能部における各処理を実行する。
As shown in FIG. 16, the
ここで、記憶部35には、制御部30が実行するストレス度合い分析制御のメイン処理実行時において用いる発汗量最小値予測モデル351、発汗量最大値予測モデル352が格納されている。発汗量最小値予測モデル351、発汗量最大値予測モデル352の詳細については後述する。
The
次に、実施形態3における吸引器1におけるストレス度合い分析制御を説明する。本実施形態におけるストレス度合い分析制御においても、上述の実施形態と同様、制御部30がパワーオン処理、メイン処理などの各処理を行う。
Next, stress degree analysis control in the
図17は、実施形態3に係る吸引器1がストレス度合い分析制御を実行した際の使用者における精神性発汗量Qsの推移を例示した図である。図17の横軸は時間を示し、縦軸は使用者の精神性発汗量Qsを示す。時間Ta~Tbの区間は、パワーオン処理が実行されるパワーオン処理期間(キャリブレーション期間)ΔTkである。
FIG. 17 is a diagram exemplifying transition of the mental perspiration amount Qs of the user when the
パワーオン処理は、実施形態1と同様、電源スイッチ部32がオフ状態からオン状態に切り替わったことを契機として制御部30が実行を開始する。例えば、図17に示す時間
Taにおいて電源スイッチ部32がオフ状態からオン状態に切り替わることでパワーオン処理が開始されると、制御部30の発汗量測定部33は、パワーオン処理期間ΔTkに亘って、所定のサンプリング周期(ここでは、例示的に500ms)毎に使用者の精神性発汗量Qsを測定する。パワーオン処理期間ΔTkは特に限定されないが、図17ではパワーオン処理期間ΔTkを5秒間に設定されている場合を示している。なお、電源スイッチ部32は、電源スイッチ部32がオフ状態にあるときに、気圧取得部31が使用者による初回の吸引(パフ)動作の開始を検出した場合に、電源スイッチ部32がオフ状態からオン状態に切り替わる。
As in the first embodiment, the power-on process is started by the
使用者の精神性発汗量Qsの測定は、発汗量測定部33が電源23に指令を出し、精神性発汗量測定用電極26,27に対して電源23から電力を供給させる。発汗量測定部33は、精神性発汗量測定用電極26,27から吸引器1を把持する使用者の指の皮膚に微弱な発汗量測定用電流を流し、精神性発汗量測定用電極26,27から出力される皮膚コンダクタンスに対応する出力値に基づいて使用者の精神性発汗量を測定することができる。パワーオン処理時において、所定のサンプリング周期毎に取得した使用者の精神性発汗量は、記憶部35に記憶される。なお、発汗量測定部33は、パワーオン処理が開始されてからの経過時間を計時部39から取得することで、所定のサンプリング周期毎に使用者の精神性発汗量を測定することができる。
In order to measure the user's mental perspiration quantity Qs, the
ここで、図17に示す使用者の精神性発汗量Qsは、精神性発汗量測定用電極26,27が出力する皮膚コンダクタンスに対応する出力値である。図17に示す精神性発汗量Qsの単位はマイクロジーメンス[μS]であり、電気抵抗の逆数に相関している。なお、精神性発汗量測定用電極26,27が出力する出力値[単位:μS]と、皮膚の単位面積当たりにおいて単位時間に発生する汗の水分量[単位:mg/cm2/min]との関係は関数となっており、精神性発汗量測定用電極26,27が出力する出力値から汗の水分量としての発汗量は一義的に求めることができる。従って、本明細書において、「使用者の精神性発汗量」は、[μS]で表す場合と、[mg/cm2/min]で表す場合の何れも実質的に等価なものを指す。
Here, the user's mental perspiration Qs shown in FIG. 17 is an output value corresponding to the skin conductance output by the
ここで、パワーオン処理の開始からパワーオン処理期間ΔTkが経過した時間Tbにおいて、制御部30はパワーオン処理を終了する。その際、制御部30は、記憶部35にアクセスし、パワーオン処理期間ΔTkにおいて取得した使用者の精神性発汗量Qsのうちの最大値を、初期基準発汗量Qs#maxとして記憶部35に記憶させる。更に、制御部30は、使用者に吸引器1の吸引開始を促す吸引開始通知が行われる。例えば、制御部30のモータ制御部34が、振動モータ41に対して電源23から電力を供給させ、振動モータ41を作動(駆動)させる。振動モータ41を駆動することで木製筐体13を振動させ、その振動を使用者に感知させることで、吸引開始通知を使用者に知らせることができる。また、木製筐体13の振動による通知に代え、あるいは併用して、発光素子43の発光によって開始通知が行われても良い。この場合、発光制御部37が、発光素子43に対して電源23から電力を供給させ、所定の発光パターンで発光素子43を発光させる。なお、制御部30は、パワーオン処理においては、使用者が吸い口11を吸引している吸引状態であるか、吸引していない非吸引状態であるかに関わらず、所定のサンプリング周期毎に使用者の精神性発汗量Qsを測定する。
Here, at time Tb when the power-on processing period ΔTk has elapsed from the start of the power-on processing, the
ここで、図17に示す時間Tb~Tcの区間は、制御部30が予測用特徴量測定処理を実行する予測用特徴量測定期間ΔTmpである。また、予測用特徴量測定期間ΔTmpの終了時期である時間Tcにおいて、制御部30は、min-max予測処理を行う。そして、図17における時間Tc~Tdの区間に対応する発汗量判定期間ΔTmjにおいて、制御部30は、使用者の精神性発汗量Qsが判定用閾値未満になることで使用者が低ストレス状態となったかどうかを判定する発汗量判定処理を行う。上述の予測用特徴量測定処
理、min-max予測処理、および発汗量判定処理の詳細については後述するが、これらの各処理を含んでメイン処理が構成されている。
Here, the section from time Tb to Tc shown in FIG. 17 is a prediction feature quantity measurement period ΔTmp during which the
なお、本実施形態において、予測用特徴量測定期間ΔTmpの長さは特に限定されないが、以下では予測用特徴量測定期間ΔTmpを100秒間に設定する場合を例に説明する。また、発汗量判定処理においては、使用者の精神性発汗量Qsが判定用閾値未満であるか否かを所定のサンプリング周期(ここでは、例示的に500msとする)毎に制御部30の判定部38が判定する。そして、使用者の精神性発汗量Qsが判定用閾値未満となったことが確認されると、使用者における交感神経系の緊張が緩和された低ストレス状態にあると判断し、メイン処理を終了する。
Note that in the present embodiment, the length of the feature amount measurement period ΔTmp for prediction is not particularly limited, but the case where the feature amount measurement period ΔTmp for prediction is set to 100 seconds will be described below as an example. In the perspiration amount determination process, the
また、本実施形態のメイン処理では、発汗量判定処理において使用者の精神性発汗量Qsが判定用閾値以上に維持されていたとしても、メイン処理の開始時(時間Tb)からの経過時間Tiが予め定められた所定の第1タイムアウト時間を経過した場合には、タイムアウトとしてメイン処理(発汗量判定処理)を強制的に終了させる。なお、上記の第1タイムアウト時間の長さは特に限定されないが、以下では180秒間とする場合を例に説明する。ここで、パワーオン処理期間ΔTkを5秒間、予測用特徴量測定期間ΔTmpを100秒間、第1タイムアウト時間ΔTtoを185秒間とすると、発汗量判定期間ΔTmjは最大で80秒間となる。なお、本実施形態では、予測用特徴量測定期間ΔTmpは、第1タイムアウト時間ΔTtoよりも短い期間として設定されている。また、メイン処理(予測用特徴量測定処理)が開始される時間Tbから第1タイムアウト時間ΔTtoが経過した時点(第1タイムアウト時期)の時間Tdは、メイン処理が継続される最大(最長)の期間に相当し、以下では「メイン処理継続最大期間ΔTmax」という。 In addition, in the main process of the present embodiment, even if the user's mental perspiration amount Qs is maintained at or above the determination threshold in the perspiration amount determination process, the elapsed time T from the start of the main process (time Tb) When i has passed a predetermined first time-out period, the main process (sweat amount determination process) is forcibly terminated as a time-out. Although the length of the first timeout period is not particularly limited, an example of 180 seconds will be described below. Here, if the power-on processing period ΔTk is 5 seconds, the feature amount measurement period ΔTmp for prediction is 100 seconds, and the first timeout period ΔTto is 185 seconds, the perspiration determination period ΔTmj is 80 seconds at maximum. Note that, in the present embodiment, the prediction feature amount measurement period ΔTmp is set as a period shorter than the first timeout period ΔTto. Further, the time Td at which the first timeout time ΔTto has passed from the time Tb at which the main processing (prediction feature amount measurement processing) is started (first timeout time) is the maximum (longest) time during which the main processing is continued. hereinafter referred to as "main processing continuation maximum period ΔTmax".
次に、制御部30はメイン処理を開始する。図18は、実施形態3に係るメイン処理の処理内容を示す図である。図18に示す各処理は、制御部30のプロセッサが記憶部35に記憶されている各種プログラムを実行することで実現される。本実施形態におけるメイン処理は、ステップS30における予測用特徴量測定処理、ステップS40におけるmin-max予測処理、ステップS50における発汗量判定処理を含む。
Next, the
先ず、ステップS30の予測用特徴量測定処理において、制御部30は上述した予測用特徴量測定期間ΔTmp(100秒間)に亘り、所定のサンプリング周期(ここでは、例示的に500msとする)毎に、使用者の精神性発汗量Qsを測定する。使用者における精神性発汗量Qsの測定については、パワーオン処理時と同様、制御部30の発汗量測定部33が電源23に指令を出し、精神性発汗量測定用電極26,27に対して電源23から電力を供給させ、精神性発汗量測定用電極26,27から出力される出力値を取得することで行われる。発汗量測定部33は、メイン処理(予測用特徴量測定処理)が開始されてからの経過時間Tiを計時部39から取得することで、所定のサンプリング周期毎に使用者の精神性発汗量を測定することができる。
First, in the prediction feature amount measurement process in step S30, the
なお、予測用特徴量測定処理において、判定部38は、サンプリング周期(ここでは、例示的に500msとする)毎に、現在、使用者が吸い口11を吸引動作中か否かを判定し、判定部38が吸引動作中と判定した場合にのみ発汗量測定部33が使用者の精神性発汗量Qsを測定する。ここで、処理部51は、ストレス度合い分析制御において測定した使用者の精神性発汗量Qsの測定値に対して各種の処理を行う機能部である。なお、現在、使用者が吸引動作中か否かの判定については、気圧取得部31による吸引動作(パフ動作)の検出結果に基づいて行うことができる。ここで、処理部51は、発汗量測定部33が測定した使用者の精神性発汗量Qsの測定値を、パワーオン処理時に取得した初期基準発汗量G#maxによって割る演算処理を行うことで「補正済み発汗量測定値G」(G=
Qs/G#max)を算出し、当該算出された補正処理済み発汗量測定値Gを、メイン処
理開始時からの経過時間Ti(i=0,0.5,1.0,・・・99.5)に対応付けた発汗量測定
データDgを記憶部35に記憶させる。なお、補正済み発汗量測定値Gi(i=0,0.5,1.0,・・・99.5)を算出する際、使用者の精神性発汗量Qsの測定値の時系列データを
平滑化するために、精神性発汗量Qsの測定値に対して移動平均処理を施し、移動平均処理後の精神性発汗量Qsを初期基準発汗量G#maxによって割る演算処理を行うことで補正済み発汗量測定値Gを求めてもよい。
In addition, in the prediction feature amount measurement process, the
Qs/G#max), and the calculated corrected perspiration measurement value G corresponds to the elapsed time T i (i = 0, 0.5, 1.0, ... 99.5) from the start of the main processing The attached perspiration amount measurement data Dg is stored in the
また、上記の添字表記iは、メイン処理開始時からの経過時間を示している。上記のように、ここでの説明では予測用特徴量測定期間ΔTmpを100秒間に設定し、精神性発汗量の測定周期を500msに設定しているため、予測用特徴量測定処理において生成される発汗量測定データDgには、メイン処理開始からの経過時間Ti(i=0,0.5,1.0
,・・・99.5)に対応する200個の補正済み発汗量測定値Gi(i=0,0.5,1.0,・
・・99.5)が含まれる。また、発汗量測定データDgに含まれる各補正済み発汗量測定値を配列で表すと、以下のようになる。
Dg=[G0,G0.5,G1.0,・・・G99.5]
なお、メイン処理開始時(予測用特徴量測定処理開始時)における補正済み発汗量測定値G0の値は1とする。
Also, the subscript i above indicates the elapsed time from the start of the main processing. As described above, in the description here, the feature amount measurement period for prediction ΔTmp is set to 100 seconds, and the measurement cycle of the amount of mental perspiration is set to 500 ms. Elapsed time T i (i=0, 0.5, 1.0
, 99.5) corresponding to 200 corrected perspiration measurements G i (i = 0, 0.5, 1.0,
…99.5) are included. Further, the corrected perspiration measurement values included in the perspiration measurement data Dg are represented in an array as follows.
Dg=[ G0 , G0.5 , G1.0 , ... G99.5 ]
The value of the corrected perspiration amount measurement value G0 is set to 1 at the start of the main processing (at the start of the prediction feature amount measurement processing).
また、予測用特徴量測定処理の各サンプリング時において、判定部38が非吸引動作中と判定した場合には、発汗量測定部33は使用者の精神性発汗量Qsを測定しない。この場合、処理部51は、前回のサンプリング時における補正済み発汗量測定値Gを、今回のサンプリング時における補正済み発汗量測定値Gとして、発汗量測定データDgに格納する。例えば、メイン処理開始からの経過時間T5.0において非吸引動作中である場合には
、G5.0は、経過時間T4.5に対応するG4.5と同じ値として発汗量測定データDgに格納
される。
Further, when the
上記のように、予測用特徴量測定処理時において、吸引動作状態にのみ使用者の精神性発汗量Qsを測定するようにしたので、体動による見掛け上の精神性発汗量の変化(ノイズ)である体動アーティファクトを低減することができる。なお、図17に示すように、メイン処理の予測用特徴量測定処理が行われる予測用特徴量測定期間ΔTmpにおいては、使用者の精神性発汗量Qsが徐々に減少する。これは、使用者による吸引器1の吸引動作が繰り返し行われることに伴い、実質的に使用者が深呼吸を繰り返すことになり、使用者のストレス度合いを反映する精神性発汗量Qsの低下に繋がることに拠るものである。
As described above, the amount of mental perspiration Qs of the user is measured only in the sucking operation state during the prediction feature amount measurement process. body motion artifacts can be reduced. Note that, as shown in FIG. 17, the user's mental perspiration amount Qs gradually decreases during the prediction feature amount measurement period ΔTmp in which the prediction feature amount measurement process of the main process is performed. As the user repeatedly performs the sucking action of the
ここで、予測用特徴量測定期間ΔTmp(100秒間)が終了した時点で、制御部30は予測用特徴量測定処理を終了し、図18のステップS40におけるmin-max予測処理を行う。min-max予測処理は、制御部30の予測部50が、予測用特徴量測定処理において記憶部35に記憶した補正済み発汗量測定値Gi(i=0,0.5,1.0,・・
・99.5)とメイン処理開始時からの経過時間Ti(i=0,0.5,1.0,・・・99.5)が対
応付けられた発汗量測定データDgと、記憶部35に格納されている発汗量最小値予測モデル351および発汗量最大値予測モデル352に基づいて、メイン処理継続最大期間ΔTmax(180秒間)において使用者の精神性発汗量が最小となる最小値と、当該精神性発汗量が最大となる最大値をそれぞれ予測する処理である。
Here, when the prediction feature quantity measurement period ΔTmp (100 seconds) ends, the
・99.5) and the elapsed time T i (i=0, 0.5, 1.0, . Based on the minimum
発汗量最小値予測モデル351および発汗量最大値予測モデル352を説明する。発汗量最小値予測モデル351は、予測用特徴量測定期間ΔTmp(100秒間)において経時的に変化する使用者の精神性発汗量の推移と、メイン処理継続最大期間ΔTmax(180秒間)における使用者の精神性発汗量の最小値との関連性を示す予測モデルである。より具体的には、発汗量最小値予測モデル351は、予め複数(多数)の被験者に吸引器1を使用させ、ストレス度合い分析制御(メイン処理)を実行することで得られた、予測
用特徴量測定期間ΔTmpにおける被験者の精神性発汗量の測定値の推移とメイン処理継続最大期間ΔTmaxにおける被験者の精神性発汗量の測定値の最小値を対応付けたデータである複数(多数)の発汗量最小値学習用データを教師データとして用いた機械学習によって、予測用特徴量測定期間ΔTmpにおける使用者の精神性発汗量の推移とメイン処理継続最大期間ΔTmaxにおける使用者の精神性発汗量の最小値との関連性を学習済みの予測モデルである。
The minimum perspiration
また、発汗量最大値予測モデル352は、予測用特徴量測定期間ΔTmp(100秒間)において経時的に変化する使用者の精神性発汗量の推移と、メイン処理継続最大期間ΔTmax(180秒間)における使用者の精神性発汗量の最大値との関連性を示す予測モデルである。より具体的には、発汗量最大値予測モデル352は、予め複数(多数)の被験者に吸引器1を使用させ、ストレス度合い分析制御(メイン処理)を実行することで得られた、予測用特徴量測定期間ΔTmpにおける複数(多数)の被験者の精神性発汗量の測定値の推移と前記メイン処理継続最大期間ΔTmaxにおける複数(多数)の被験者の精神性発汗量の最大値を対応付けたデータである複数(多数)の発汗量最大値学習用データを教師データとして用いた機械学習によって、予測用特徴量測定期間ΔTmpにおける使用者の精神性発汗量の推移とメイン処理継続最大期間ΔTmaxにおける使用者の精神性発汗量の最大値との関連性を学習済みの予測モデルである。
In addition, the maximum perspiration
本実施形態において、発汗量最小値予測モデル351および発汗量最大値予測モデル352は線形モデルとして構築されている。このような線形モデルとしては、例えば、LASSO等を好適に用いることができる。但し、発汗量最小値予測モデル351および発汗量最大値予測モデル352は、LASSOに限定されず、また、非線形モデルを用いても良い。
In this embodiment, the minimum perspiration
min-max予測処理において、予測部50は、メイン処理開始時から予測用特徴量測定期間ΔTmpに亘って測定した使用者における精神性発汗量の測定値の一例である補正済み発汗量測定値Gi(i=0,0.5,1.0,・・・99.5)を特徴量として、発汗量最小
値予測モデル351と発汗量最大値予測モデル352にそれぞれ適用することによって、メイン処理継続最大期間ΔTmaxにおける使用者の精神性発汗量の最小値と使用者の精神性発汗量の最大値をそれぞれ予測する。以下、このようにして発汗量最小値予測モデル351を用いた予測によって得られたメイン処理継続最大期間ΔTmaxにおける使用者の精神性発汗量の最小値を、「最小予測値Gpmin」という。また、発汗量最大値予測モデル352を用いた予測によって得られたメイン処理継続最大期間ΔTmaxにおける使用者の精神性発汗量の最大値を、「最大予測値Gpmax」という。
In the min-max prediction process, the
発汗量最小値予測モデル351は、以下の(1)式によって最小予測値Gpminを予測する。
Gpmin=a0×G0+a0.5×G0.5+a1.0×G1.0+…+a99.5×G99.5 (1)式
ここで、ai(i=0,0.5,1.0,・・・99.5)は、特徴量である補正済み発汗量測定
値Gi(i=0,0.5,1.0,・・・99.5)に対する重みである。
The minimum perspiration
Gpmin= a0 *G0+a0.5* G0.5 + a1.0 * G1.0 +...+ a99.5 * G99.5 (1) where ai (i=0, 0.5 , 1.0 ,...99.5) is the feature weights for corrected perspiration measurements G i (i=0, 0.5, 1.0, . . . 99.5).
発汗量最大値予測モデル352は、以下の(2)式によって最大予測値Gpmaxを予測する。
Gpmax=b0×G0+b0.5×G0.5+b1.0×G1.0+…+b99.5×G99.5 (2)式
ここで、bi(i=0,0.5,1.0,・・・99.5)は、特徴量である補正済み発汗量測定
値Gi(i=0,0.5,1.0,・・・99.5)に対する重みである。
The maximum perspiration
Gpmax = b0*G0+b0.5* G0.5 + b1.0 * G1.0 +...+ b99.5 * G99.5 (2) where bi ( i =0, 0.5 , 1.0 ,...99.5) is the characteristic weights for corrected perspiration measurements G i (i=0, 0.5, 1.0, . . . 99.5).
このようにして、学習済みの発汗量最小値予測モデル351および発汗量最大値予測モデル352を用いて予測部50が予測したメイン処理継続最大期間ΔTmaxにおける精
神性発汗量の最小予測値Gpminおよび最大予測値Gpmaxは、記憶部35に記憶される。そして、制御部30は、min-max予測処理の終了後、図18におけるステップS50に進み、発汗量判定処理を実行する。
In this way, the minimum predicted value Gpmin and the maximum predicted value Gpmin of the mental perspiration amount in the main processing continuation maximum period The predicted value Gpmax is stored in the
本実施形態において、発汗量判定処理は、上記の通り、予測用特徴量測定期間ΔTmp(メイン処理開始後から100秒間)が経過した時間Tc以降、最大で第1タイムアウト時期が到来する時間Td(メイン処理開始後から180秒経過後)までの期間に亘って行われる。つまり、発汗量判定処理は、メイン処理が開始されてから100秒経過後に開始され、メイン処理が開始されてから最大で180秒経過するまで行われる。 In the present embodiment, as described above, the perspiration amount determination process is performed after the time Tc at which the prediction feature amount measurement period ΔTmp (100 seconds after the start of the main process) has elapsed, and at the maximum, the time Td ( 180 seconds after the start of the main processing). In other words, the perspiration amount determination process is started 100 seconds after the start of the main process, and is performed until 180 seconds at most after the start of the main process.
発汗量判定処理における具体的な処理内容について説明すると、発汗量判定処理に際して、発汗量測定部33は所定のサンプリング周期毎に使用者の精神性発汗量Qsを測定する。ここでは、発汗量判定処理において使用者の精神性発汗量Qsを測定するサンプリング周期を500msとする場合を例に説明するが、上記サンプリング周期は特に限定されない。なお、発汗量測定部33は、メイン処理が開始されてからの経過時間Ti(i=0
,0.5,1.0,・・・99.5)を計時部39から取得することで、所定のサンプリング周期(ここでは、500ms)毎に使用者の精神性発汗量を測定することができる。
Specifically, in the perspiration determination process, the
, 0.5, 1.0, .
発汗量判定処理において、発汗量測定部33が測定した使用者の精神性発汗量Qsの測定値は、処理部51によって補正処理される。具体的には、処理部51は、パワーオン処理時に取得した初期基準発汗量G#maxによって精神性発汗量Qsの測定値を割る補正処理を行うことで補正済み発汗量測定値Gを算出する。更に、処理部51は、算出した補正済み発汗量測定値Gを、記憶部35に記憶されている最小予測値Gpminおよび最大予測値Gpmaxを用いて、スケーリング処理を行う。
In the perspiration amount determination process, the measurement value of the user's mental perspiration amount Qs measured by the perspiration
ここで、処理部51は、記憶部35に記憶されている最小予測値Gpminを所定の第1の値とし、最大予測値Gpmaxを第2の値としてmin-maxスケーリング処理を行う。ここで、第2の値とは、第1の値よりも大きな値として設定されている。ここでは、第1の値を0、第2の値を1とする場合を例に説明する。
Here, the
処理部51は、min-maxスケーリング処理を行う際、以下の(3)式に、補正済み発汗量測定値Gi(i=100,100.5,101,・・・180)を代入することで、min-maxスケーリング処理後のスケーリング済み発汗量測定値Gti(i=100,100.5,101
,・・・180)を算出する。
Gti=(Gi-Gpmin)/(Gpmax-Gpmin) (3)式
When performing the min-max scaling process, the
, ... 180) are calculated.
Gt i = (G i - Gpmin) / (Gpmax - Gpmin) Equation (3)
処理部51が算出したスケーリング済み発汗量測定値Gtiは、設定部36によって設定される判定用閾値と対比され、当該スケーリング済み発汗量測定値Gtiが判定用閾値未満である場合に、使用者の状態が低ストレス状態に移行したと判断される。ここで、設定部36は、判定用閾値を、第1の値(最小予測値Gpmin)以上で且つ第2の値(最大予測値Gpmax)以下の範囲に設定する。上記の通り、本実施形態においては、第1の値(最小予測値Gpmin)を0、第2の値(最大予測値Gpmax)を1として、発汗量判定期間ΔTmjにおいて測定した使用者の精神性発汗量の測定値(具体的には、補正済み発汗量測定値G)に対してスケーリング処理を行う。そのため、設定部36は、判定用閾値を、0以上1以下の値に設定する。
The scaled perspiration measurement value Gt i calculated by the processing unit 51 is compared with the determination threshold value set by the setting unit 36, and if the scaled perspiration amount measurement value Gt i is less than the determination threshold value, it is used. It is judged that the state of the person has shifted to a low stress state. Here, the setting
発汗量判定処理において、判定部38は、発汗量判定期間ΔTmjにおける所定のサンプリング周期(ここでの例では、500ms)毎に取得されるスケーリング済み発汗量測定値Gtiを、その都度、判定用閾値と対比し、スケーリング済み発汗量測定値Gtiが判定用閾値未満であるか否かを判定する。そして、スケーリング済み発汗量測定値Gti
が判定用閾値未満になったことが確認された時点でメイン処理を終了すると共に、ストレス解消完了通知を使用者に通知(報知)する。
In the perspiration amount determination process, the
is less than the determination threshold value, the main processing is terminated, and the user is notified (reported) of the completion of stress relief.
一方、発汗量判定処理において、スケーリング済み発汗量測定値Gtiが判定用閾値まで低下していなくても、メイン処理の開始からの経過時間が予め設定される第1タイムアウト時間ΔTtoを経過した場合には、タイムアウトとして制御部30はメイン処理を強制的に終了させる。具体的には、判定部38は、メイン処理が開始されてからの経過時間を計時部39から取得する。そして、判定部38は、取得した経過時間が所定の第1タイムアウト時間ΔTtoを超えたか否かを判定する。第1タイムアウト時間ΔTtoは、本制御例では予め定められた固定の時間(180秒間)としているが、第1タイムアウト時間ΔTtoの長さは使用者によって設定の変更が可能であっても良い。
On the other hand, in the perspiration amount determination process, even if the scaled perspiration amount measurement value Gt i has not decreased to the threshold value for determination, the elapsed time from the start of the main process has passed the preset first timeout time ΔTto. , the
また、上記のストレス解消完了通知は、使用者の交感神経系の緊張が緩和され、ストレスが十分に解消された状態に至ったことを使用者に知らせるための通知である。ストレス解消完了通知は、実施形態1と同様、発光制御部37が、発光素子43に対して電源23から電力を供給させる制御を行い、所定の発光パターンで発光素子43を発光させることで使用者に通知しても良い。
The stress relief completion notification is a notification for notifying the user that the tension in the user's sympathetic nervous system has been relaxed and the stress has been sufficiently relieved. As in the first embodiment, the stress relief completion notification is given by the light
ここで、図19は、実施形態3に係るメイン処理における発汗量判定処理の処理内容を示すフローチャートである。図19に示すステップS501において、発汗量測定部33は、現在、使用者の精神性発汗量Qsを測定する測定タイミングかどうかを判定する。発汗量測定部33は、メイン処理(予測用特徴量測定処理)が開始されてからの経過時間を計時部39から取得することで、所定のサンプリング周期毎に使用者の精神性発汗量を測定することができる。ステップS501において、測定タイミングであると判定された場合、ステップS502に進み、測定タイミングではないと判定された場合には、ステップS501に戻る。
Here, FIG. 19 is a flowchart showing the details of the perspiration amount determination process in the main process according to the third embodiment. In step S501 shown in FIG. 19, the
ステップS502において、判定部38は、気圧取得部31による吸引動作(パフ動作)の検出結果に基づいて、現在、使用者が吸引動作中であるか否かを判定する。本ステップにおいて、現在、使用者が吸引動作中であると判定された場合、ステップS503に進み、吸引動作中でないと判定された場合、ステップS501に戻る。
In step S<b>502 , the
ステップS503において、発汗量測定部33は使用者の精神性発汗量Qsを測定する。次に、ステップS504において、処理部51は、発汗量測定部33が測定した使用者の精神性発汗量Qsの測定値を初期基準発汗量G#maxによって割ることで補正済み発汗量測定値Gを算出する。ここで、補正済み発汗量測定値Gを算出する際、使用者の精神性発汗量Qsの測定値の時系列データを平滑化するために、精神性発汗量Qsの測定値に対して移動平均処理を施し、移動平均処理後の精神性発汗量Qsを初期基準発汗量G#maxによって割る演算処理を行うことで補正済み発汗量測定値Gを求めてもよい。
In step S503, the
次に、ステップS505において、処理部51は、記憶部35に記憶されている最小予測値Gpminを所定の第1の値とし、最大予測値Gpmaxを第2の値として補正済み発汗量測定値Gに対するmin-maxスケーリング処理を行い、スケーリング済み発汗量測定値Gtを算出する。スケーリング済み発汗量測定値Gtは、上記(3)式に基づいて算出することができる。
Next, in step S505, the
次に、ステップS506において、判定部38は、スケーリング済み発汗量測定値Gtが判定用閾値未満であるか否かを判定する。ステップS506において、スケーリング済み発汗量測定値Gtが判定用閾値未満であると判定された場合、ステップS507に進み、スケーリング済み発汗量測定値Gtが判定用閾値以上であると判定された場合には、ス
テップS509に進む。
Next, in step S506, the
ステップS507においては、発光制御部37が、ストレス解消完了通知を使用者に通知(報知)する。例えば、発光制御部37は、発光素子43に対して電源23から電力を供給させる制御を行い、所定の発光パターンで発光素子43を発光させることで使用者にストレス解消完了通知を通知する。ステップS507の処理が終了すると、ステップS508に進む。
In step S<b>507 , the light
ステップS508においては、モータ制御部34が、振動モータ41に対して電源23から電力を供給させ、振動モータ41を作動(駆動)させることで覚醒処理を実行する。覚醒処理は、振動モータ41の駆動に起因する木製筐体13の振動刺激(微小なストレス)を使用者に付与することで、使用者の覚醒レベルを上昇させる処理である。覚醒レベルを上昇させる覚醒処理を実行することで、使用者の意識がぼんやりした状態ではなく、意識がリフレッシュした状態に使用者を覚醒させることができる。
In step S<b>508 , the
覚醒処理における振動モータ41の駆動パターンや、その継続期間は特に限定されない。例えば、覚醒処理において、振動モータ41を間欠的に駆動させても良い。例えば、振動モータ41を駆動させる振動時間と、駆動を停止させる休止時間を複数サイクル繰り返しても良い。その場合、1サイクル毎に、振動モータ41の振動時間と休止時間を変化させても良い。例えば、覚醒処理の1サイクル目における振動モータ41の振動時間と休止時間をそれぞれ200msとし、2サイクル目以降は、振動時間と休止時間を20msずつ短くしていっても良い。覚醒処理において、所定のサイクル数が完了したした時点、或いは、覚醒処理の開始から一定時間が経過した時点で覚醒処理を完了し、図19に示す制御ルーチンが終了する。なお、本実施形態においても、実施形態1と同様、覚醒処理において、振動による刺激以外の手法を用いて、使用者の覚醒レベルを上昇させても良い。例えば、発光素子43を発光させることで使用者を覚醒させても良い。
The driving pattern of the
また、覚醒処理は電池230の残量に応じて異なるパターンとすることで、電池残量のアラート機能を兼ねていても良い。例えば、電池230の残量が十分な状態における覚醒処理では、発光素子43を所定の第1の色(例えば、青色)に点灯させつつ振動モータ41を所定の振動パターン(例えば、「200ms振動+200ms休止」で数サイクル(例えば、4サイクル)作動させた後、振動モータ41の作動を終了させると同時に発光素子43を消灯してもよい。また、電池230の残量が少ない状態における覚醒処理では、発光素子43を所定の第2の色(例えば、赤色)に点灯させつつ振動モータ41を所定の振動パターン(例えば、「200ms振動+200ms休止」で数サイクル(例えば、5サイクル)作動させた後、振動モータ41の作動を終了させると同時に発光素子43を消灯してもよい。また、上記のパターンは例示であり、適宜変更しても良い。
Also, the wake-up process may have a different pattern depending on the remaining amount of the
また、上記発汗量判定処理のステップS506において、スケーリング済み発汗量測定値Gtが判定用閾値以上であると判定されることでステップS509の処理に進む場合、判定部38は、メイン処理の開始時(図17に示す時間Tb)からの経過時間Tiが予め定められた所定の第1タイムアウト時間ΔTtoを経過したか否かを判定する。本制御例では、第1タイムアウト時間ΔTtoが180秒に設定されているが、使用者による第1タイムアウト時間ΔTtoの設定変更が可能であっても良い。判定部38は、メイン処理の開始からの経過時間Tiを計時部39から取得することができる。
Further, in step S506 of the perspiration amount determination process, if it is determined that the scaled perspiration amount measurement value Gt is equal to or greater than the determination threshold value, and the process proceeds to step S509, the
ステップS509において、メイン処理を開始してからの経過時間Tiが第1タイムアウト時間ΔTtoを経過していないと判定された場合、ステップS501の処理に戻り、ステップS501~S506の処理が繰り返される。また、ステップS509において、メイン処理を開始してからの経過時間Tiが第1タイムアウト時間ΔTtoを経過したと
判定された場合にはステップS510に進み、使用者にタイムアウトした旨を伝えるためのタイムアウト通知を通知する。例えば、発光制御部37が発光素子43を所定の発光パターンで発光させることで、タイムアウト通知を行っても良い。タイムアウト通知の実行が終了すると、図19に示す制御ルーチンを終了する。
If it is determined in step S509 that the elapsed time Ti from the start of the main process has not passed the first timeout time ΔTto , the process returns to step S501, and the processes of steps S501 to S506 are repeated. If it is determined in step S509 that the elapsed time T i from the start of the main processing has passed the first timeout time ΔTto, the process proceeds to step S510, where a timeout is generated to notify the user of the timeout. Notification notification. For example, the light
以上のように、本実施形態におけるストレス度合い分析制御によれば、メイン処理継続最大期間ΔTmaxよりも短い期間として設定される予測用特徴量測定期間ΔTmpで測定した使用者の精神性発汗量の経時的な推移と、発汗量最小値予測モデル351および発汗量最大値予測モデル352に基づいて、将来的に刻一刻と推移する使用者の精神性発汗量の最小値と最大値を予測することができる。そして、上記予測モデルに基づいて予測した使用者の精神性発汗量の最小値と最大値を用いて、予測用特徴量測定期間ΔTmp以後の発汗量判定期間ΔTmjにおいて測定する使用者の精神性発汗量の測定値をスケーリング処理することで、使用者毎に精神性発汗量の変動特性が大きくばらついたとしても、発汗量判定期間ΔTmjにおいて取得するスケーリング済み発汗量測定値Gtの変動範囲をある程度の範囲に小さく収めることができる。本実施形態におけるストレス度合い分析制御によれば、上記のように精神性発汗量の変動特性に関する個人差を小さくするアルゴリズムを採用することで、発汗量判定処理に用いる判定用閾値を固定値に設定する場合においても、タイムアウト通知が通知されるケースの割合が過度に高くなったり、逆に、発汗量判定処理を開始した直後にストレス解消完了通知が通知されるケースの割合が過度に高くなることを抑制でき、ユーザビリティの優れた吸引器1を実現することができる。
As described above, according to the stress level analysis control of the present embodiment, the psychological perspiration amount of the user measured over time during the prediction feature amount measurement period ΔTmp set as a period shorter than the maximum duration ΔTmax of the main processing. It is possible to predict the minimum and maximum values of the user's mental perspiration that will change from moment to moment in the future based on the historical transition, the minimum perspiration
図20は、吸引器1を使用する複数の使用者(被験者)に対してストレス度合い分析制御を実施した際のスケーリング済み発汗量測定値Gtの時間推移を示す図である。図21は、比較用に、吸引器1を使用する複数の使用者(被験者)に対してストレス度合い分析制御を実施した際の補正済み発汗量測定値Gの時間推移を示す図である。図21における補正済み発汗量測定値Gは、使用者における精神性発汗量の測定値を初期基準発汗量G#maxによって割った値であり、発汗量最小値予測モデル351および発汗量最大値予測モデル352に基づいて予測した精神性発汗量の最小値と最大値を用いたスケーリング処理はなされていない。なお、図20に示すスケーリング済み発汗量測定値Gtと、図21に示す補正済み発汗量測定値Gは、同じ複数の被験者(11人)から測定した精神性発汗量の測定値に基づいて算出したものである。
FIG. 20 is a diagram showing the temporal transition of the scaled perspiration amount measurement value Gt when stress level analysis control is performed on a plurality of users (subjects) using the
図20および図21を対比すると明らかなように、精神性発汗量の測定値を初期基準発汗量G#maxによって割っただけの補正済み発汗量測定値Gの推移は、メイン処理が開始されてからの経過時間が同時刻のときの被験者毎(個人差)によるばらつきが比較的大きい(図21を参照)。一方、図20に示すスケーリング済み発汗量測定値Gtは、メイン処理が開始されてからの経過時間が同時刻のときの被験者毎(個人差)によるばらつきが、図21に示す補正済み発汗量測定値Gに比べて小さいことが判る。 As is clear from a comparison of FIGS. 20 and 21, the transition of the corrected measured perspiration G obtained by dividing the measured value of the mental perspiration by the initial reference perspiration G#max does not change until the main processing is started. When the elapsed times from 1 to 2 are the same, there is a relatively large variation among subjects (individual differences) (see FIG. 21). On the other hand, the scaled perspiration measurement value Gt shown in FIG. It can be seen that it is smaller than the value G.
図21における補正済み発汗量測定値Gにおいては、スケーリング済み発汗量測定値Gtで評価する場合に比べて個人差によるばらつきが大きいため、発汗量判定処理に用いる判定用閾値を固定値に設定してしまうと、大多数の被験者がタイムアウトしてしまうか、逆に、吸引回数が少ない状態のまま発汗量判定処理を開始した直後に低ストレス状態と判断され易くなる傾向がある。例えば、図21における補正済み発汗量測定値Gを用いて発汗量判定処理に係る判定用閾値を0.6程度にすると、多くの被験者はタイムアウトに至ってしまい、逆に、判定用閾値を0.9程度に上げてしまうと、実際には初期基準発汗量G#maxから10%しか精神性発汗量が低下していないにも関わらず発汗量判定処理を開始した直後に多くの被験者が低ストレス状態と判断され易くなる傾向がある。 In the corrected perspiration measurement value G in FIG. 21, the variation due to individual differences is greater than when the scaled perspiration measurement value Gt is used for evaluation. If this happens, most of the subjects tend to time out, or conversely, it tends to be determined that they are in a low stress state immediately after the perspiration amount determination process is started while the number of times of suctioning is low. For example, if the determination threshold value related to the perspiration amount determination process is set to about 0.6 using the corrected perspiration amount measurement value G in FIG. If it is increased to about 9, many subjects will be under low stress immediately after starting the perspiration amount determination process even though the mental perspiration amount is actually reduced by only 10% from the initial standard perspiration amount G#max. It tends to be easy to be judged as a state.
これに対して、図20に示すスケーリング済み発汗量測定値Gtを用いて発汗量判定処
理を行う場合、例えば、発汗量判定処理に用いる判定用閾値を0.2程度に設定した場合、大多数の被験者にタイムアウトに至らず、且つ、発汗量判定期間ΔTmjに突入した直後にスケーリング済み発汗量測定値Gtが判定用閾値(ここでは、0.2)を下回ることがないため、被験者が十分な吸引動作を経て実際にストレスが解消された状態でストレス解消完了通知が通知されることになる。すなわち、本実施形態におけるストレス度合い分析制御によれば、使用者毎に精神性発汗量の変動特性がばらついても、大多数の使用者がタイムアウトに至らず、且つ、実際にストレスが解消された状態でストレス解消完了通知を使用者に通知することができ、非常にユーザビリティが優れていることが判る。
On the other hand, when the perspiration amount determination process is performed using the scaled perspiration amount measurement value Gt shown in FIG. The subject does not time out, and the scaled sweat amount measurement value Gt does not fall below the determination threshold (here, 0.2) immediately after entering the sweat amount determination period ΔTmj. The stress relief completion notification is sent after the stress is actually relieved through the suction operation. That is, according to the stress degree analysis control of the present embodiment, even if the fluctuation characteristics of the amount of mental perspiration varied from user to user, the majority of users did not experience time-out, and the stress was actually relieved. It can be seen that the user can be notified of the stress relief completion notification in the state, and the usability is very excellent.
なお、実施形態3における吸引器1の制御部30は、制御部30がストレス度合い分析制御時に測定した使用者の精神性発汗量の測定値に基づいて、記憶部35に格納(記憶)されている発汗量最小値予測モデル351および発汗量最大値予測モデル352を更新する学習処理部を有していても良い。すなわち、学習処理部は、使用者が吸引器1を使用した際に得られた、予測用特徴量測定期間ΔTmpにおける使用者の精神性発汗量の測定値の推移と、メイン処理継続最大期間ΔTmaxにおける使用者の精神性発汗量の測定値の最小値とを対応付けた発汗量最小値学習用データを教師データとする機械学習によって、予測用特徴量測定期間ΔTmpにおける使用者の精神性発汗量の推移とメイン処理継続最大期間ΔTmaxにおける使用者の精神性発汗量の最小値との関連性を学習(訓練)することで、(1)式における重みaiの係数を修正し、発汗量最小値予測モデル351を更新してもよい。
Note that the
同様に、学習処理部は、使用者が吸引器1を使用した際に得られた、予測用特徴量測定期間ΔTmpにおける使用者の精神性発汗量の測定値の推移と、メイン処理継続最大期間ΔTmaxにおける使用者の精神性発汗量の測定値の最大値とを対応付けた発汗量最大値学習用データを教師データとする機械学習によって、予測用特徴量測定期間ΔTmpにおける使用者の精神性発汗量の推移とメイン処理継続最大期間ΔTmaxにおける使用者の精神性発汗量の最大値との関連性を学習(訓練)することで、(2)式における重みbiの係数を修正し、発汗量最大値予測モデル352を更新してもよい。
Similarly, the learning processing unit obtains when the user uses the
また、記憶部35に格納されている発汗量最小値予測モデル351および発汗量最大値予測モデル352は、必ずしも機械学習によって構築(生成)された予測モデルである必要は無く、他の手法に基づいて構築された予測モデルであっても良い。
Further, the minimum perspiration
また、実施形態3におけるストレス度合い分析制御においては、発汗量判定期間ΔTmjにおいて測定した使用者の精神性発汗量の測定値(具体的には、補正済み発汗量測定値G)に対して、予測部50が予測した最小予測値Gpminを第1の値(上記の例では、“0”)とすると共に予測部50が予測した最大予測値Gpmaxを第2の値(上記の例では、“1”)としてmin-maxスケーリング処理を行うようにしたので、第1の値以上であって且つ第2の値以下の範囲内で判定用閾値を設定するようにしているが、これには限られない。
Further, in the stress level analysis control in the third embodiment, the measured value of the user's mental sweating amount (specifically, the corrected sweating amount measurement value G) measured during the sweating amount determination period ΔTmj is predicted. The minimum predicted value Gpmin predicted by the
例えば、発汗量判定期間ΔTmjにおいて測定した使用者の精神性発汗量の測定値に対してmin-maxスケーリング処理を行わない場合、設定部36は、予測部50が予測した最小予測値Gpmin以上最大予測値Gpmax以下の範囲で判定用閾値を設定すればよい。この場合、精神性発汗量および判定用閾値の単位は特に限定されない。例えば、予測部50が予測した最小予測値Gpminが0.6[μS]であり、予測した最大予測値Gpmaxが2.5[μS]であった場合、発汗量判定処理に適用される判定用閾値を、0.6[μS]以上、2.5[μS]以下の範囲内で設定すればよい。例えば、判定用閾値を、最小予測値Gpminおよび最大予測値Gpmaxの平均値に設定しても良い。本実施形態におけるストレス度合い分析制御によれば、予測部50が予測した最小予測値
Gpmin以上最大予測値Gpmax以下の範囲で判定用閾値を設定するようにしたので、使用者毎による精神性発汗量の変動特性のばらつきの影響を大きく受けることなく判定用閾値を適正な値に設定することができる。
For example, when the min-max scaling process is not performed on the measured value of the user's mental perspiration amount measured during the perspiration amount determination period ΔTmj, the setting
更に、本実施形態に係るストレス度合い分析制御によれば、発汗量判定期間ΔTmjにおいて測定した使用者の精神性発汗量の測定値に対してmin-maxスケーリング処理をするようにしたので、使用者毎による精神性発汗量の変動特性のばらつきの影響をより一層小さくすることができ、ユーザビリティの優れた吸引器1を提供することができる。
Furthermore, according to the stress degree analysis control according to the present embodiment, the measured value of the user's mental sweating amount measured during the sweating amount determination period ΔTmj is subjected to min-max scaling processing. It is possible to further reduce the influence of variations in the fluctuation characteristics of the amount of mental sweat per day, and to provide the
なお、本実施形態に係るストレス度合い分析制御の発汗量判定処理において、min-maxスケーリング処理を行う際、予測部50が予測した最小予測値Gpminを第1の値の例示として0に設定し、最大予測値Gpmaxを第2の値の例示として1に設定する場合を説明したが、第1の値と第2の値の組み合わせは特定の値に限定されない。
In the perspiration amount determination process of the stress degree analysis control according to the present embodiment, when performing the min-max scaling process, the minimum predicted value Gpmin predicted by the
また、上記の各処理を実行するためのプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されていても良い。当該プログラムが記録された記録媒体については、コンピュータに、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、上述の処理が可能となる。 Also, the program for executing each of the processes described above may be recorded on a computer-readable recording medium. For the recording medium recording the program, the above processing can be performed by causing a computer to read and execute the program of the recording medium.
ここで、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、又は化学的作用によって蓄積し、コンピュータから読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータから取り外し可能なものとしては、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、光ディスク、磁気テープ、メモリカード等がある。また、コンピュータに固定された記録媒体としては、ハードディスクドライブやROM等がある。 Here, a computer-readable recording medium is a recording medium that stores information such as data and programs by electrical, magnetic, optical, mechanical, or chemical action and can be read by a computer. Examples of such recording media that can be removed from the computer include flexible disks, magneto-optical disks, optical disks, magnetic tapes, memory cards, and the like. Recording media fixed to the computer include a hard disk drive, a ROM, and the like.
また、上述までの実施形態に係る吸引器が行う各処理を実行するためのプログラムを記憶するメモリおよびメモリに記憶されたプログラムを実行するプロセッサによって構成されるチップが提供されても良い。 Further, a chip configured by a memory storing a program for executing each process performed by the aspirator according to the above-described embodiments and a processor executing the program stored in the memory may be provided.
以上、本発明を上述した実施形態および変形例によって説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、種々の代替実施形態を採用することができる。例えば、吸引器は、電源スイッチ部32のオン、オフを切り替えるための使用者の操作を受け付け可能な押しボタン等のハードスイッチを備えていても良い。また、上述した各実施形態および変形例は適宜組み合わせて実施することができる。
Although the present invention has been described with the above-described embodiments and modifications, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various alternative embodiments can be adopted. For example, the aspirator may include a hardware switch such as a push button capable of accepting a user's operation for switching on and off of the
1・・・吸引器
10・・・吸い口ユニット
11・・・吸い口
12・・・吸い口受け
13・・・木製筐体
20・・・制御ユニット
21・・・電子基板
23・・・電源
24・・・固定ユニット
26,27・・・精神性発汗量測定用電極
30・・・制御部
31・・・気圧取得部
32・・・電源スイッチ部
33・・・発汗量測定部
34・・・モータ制御部
35・・・記憶部
36・・・設定部
37・・・発光制御部
38・・・判定部
39・・・計時部
40・・・気圧センサ
41・・・振動モータ
43・・・発光素子
Claims (7)
前記筐体内に設けられ、香味成分を放出する香味発生源と、
前記筐体に設けられ、使用者による吸引時に前記香味発生源から放出される香味成分を使用者の口腔内に供給するための吸い口を有する吸い口ユニットと、
前記筐体内に設けられた電源と、
外部に露出するように前記筐体に設けられ、前記電源から電力供給を受けた微弱電流を使用者の皮膚に流した際の皮膚コンダクタンスに対応する応答値を出力する電極と、
前記筐体内に設けられた気圧センサと、
前記気圧センサから出力される筐体内の気圧に関する気圧情報に基づいて使用者による前記吸い口の吸引動作を検知し、使用者による前記吸い口の吸引動作中に前記電極を用いて測定した測定結果に基づいて使用者のストレス度合いを分析するストレス度合い分析制御を実行する制御部と、
を備える、
吸引器。 a housing;
a flavor generating source that is provided in the housing and releases a flavor component;
a mouthpiece unit provided in the housing and having a mouthpiece for supplying the flavor component released from the flavor generation source into the oral cavity of the user when the user inhales ;
a power supply provided within the housing;
An electrode that is provided on the housing so as to be exposed to the outside and outputs a response value corresponding to skin conductance when a weak current supplied by the power supply is applied to the user's skin ;
an air pressure sensor provided in the housing;
A user's sucking action of the mouthpiece is detected based on the pressure information related to the pressure inside the housing output from the barometric pressure sensor, and the measurement is performed using the electrodes during the user's sucking action of the mouthpiece . a control unit that executes stress degree analysis control for analyzing the stress degree of the user based on the measurement results ;
comprising
aspirator.
請求項1から4の何れか一項に記載の吸引器。 A pair of the electrodes are provided on the housing, and are provided at two predetermined locations where two different regions of the palm of the user who grips the housing touch when the user grips the housing. placed,
5. Aspirator according to any one of claims 1-4 .
し指と中指が触れる予め定められた2箇所に配置されている、
請求項5に記載の吸引器。 The pair of electrodes are arranged at two predetermined locations where the index finger and the middle finger of the user who grips the housing touch when the user grips the housing.
Aspirator according to claim 5 .
請求項5に記載の吸引器。 Aspirator according to claim 5.
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