KR20100043032A - 별자리 그래프 이력 표시 장치 및 그 방법 - Google Patents

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KR20100043032A
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마유미 히가
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가부시키가이샤 카오테크널러지연구소
히다찌 시스템즈 & 서비시즈, 리미티드
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Abstract

7중의 동심 반원을 정의한다(S103). k번째의 직선과 k번째의 원호의 교점 pk를 구한다(S107). 점 p(k-1)과 점 pk를 선분으로 연결한다(S109). 이 경우, k=1이므로, 점 p0와 점 p1을 선분으로 연결한다. 처리 번호 k가 최종인지의 여부가 판단되고(S111). 최종이 아니면, 처리 번호 k를 인크리먼트하고(S113), 스텝 S107 이하의 처리를 반복한다.
별자리 그래프, 이력 표시, 교점 연산, 동심 원호, 직선 정의

Description

별자리 그래프 이력 표시 장치 및 그 방법{CONSTELLATION GRAPH RECORD DISPLAY DEVICE AND ITS METHOD}
본 발명은 별자리 그래프에 관한 것으로, 특히 시계열 데이터의 표시 방법에 관한 것이다.
특허 문헌 1에는 취득한 생체 정보에 대하여 카오스 해석을 행하고, 의사 소통이나 치매도 등의 정신적 면역도를 측정하기 위한 컴퓨터 시스템이 개시되어 있다. 구체적으로는, 카오스 해석한 데이터를 동일 길이의 벡터로서 연산하고, 별자리 그래프 내에 표시하는 것이 개시되어 있다(특허 문헌 1, 도 29, 도 30 참조)
(특허 문헌 1) 일본국 특허공개 2006-204502호
(발명이 해결하고자 하는 과제)
그러나, 상기와 같이 동일 길이의 벡터를 이어 가는 경우에는 이하와 같은 문제가 있었다. 별자리 그래프의 원주 위까지 궤적을 도달시키기 위해서는 상당수의 계측이 필요하게 된다. 특히, 계측 결과에 대하여 각도 θ가 분산되지 않는 경우에는 그만큼 계측점이 없어도 빨리 원주 위까지 도달하지만, 각도 θ가 분산되는 경우에는 좀처럼 원주 위까지 궤적이 도달하지 않는다. 물론, 원점으로부터 별자리 그래프의 반경만큼이 되도록 정규화하는 방법도 고려할 수 있지만, 이 경우, 각도 θ를 변경해야만 하여, 별자리 그래프의 기본적인 사고 방식에 반하게 된다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하여, 별자리 그래프에 있어서 시계열 데이터 이력을 알기 쉽게 표시할 수 있는 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 특징, 다른 목적, 용도, 효과 등은 실시예 및 도면을 참조함으로써 더욱 명확하게 될 것이다.
(과제를 해결하기 위한 수단)
1. 본 발명에 따른 표시 대상 데이터의 이력 표시 시스템은 원호의 중심으로부터, 표시 대상 데이터의 값에 대응한 각도로 상기 원호 위의 특정 위치까지 선분을 표시함으로써, 별자리 그래프에 있어서의 표시 대상 데이터의 이력 표시 시스템으로서, 1)복수의 표시 대상 데이터를 시계열 순으로 기억하는 기억 수단과, 2)소정 반경의 기준 원호로부터 소정 간격으로 커지는 소정 개수의 동심 원호를 정의하는 원호 정의 수단과, 3)상기 복수의 표시 대상 데이터를 상기 기억 수단으로부터 시계열 오름 순으로 판독하여, 상기 기준 원호의 중심을 지나서, 표시 대상 데이터에 따른 각도로 정의된 복수의 직선을 오름 순으로 정의하는 직선 정의 수단과, 4)상기 정의된 오름 순의 직선 중에서 제p 순위의 직선과 상기 기준 원호로부터 제p 순위의 동심 원호와의 교점에 대하여, 순위수 p를 변경하면서 복수개 구하는 교점 연산 수단과, 5)상기 교점 연산 수단이 연산한 복수의 교점을 시계열 순으로 선분으로 연결하고, 이것을 표시하는 연결 표시 수단을 구비하고, 6)상기 표시 대상 데이터는 각각 복수의 계측 결과 데이터로 구성되어 있으며, 7)상기 직선 정의 수단은 각 표시 대상 데이터에 대하여, 복수의 계측 결과 데이터의 평균값으로부터 해당 직선의 각도를 정의함과 아울러, 상기 복수의 계측 결과 데이터의 분산도를 연산하여, 연산한 분산도가 커질수록 해당 직선과의 각도가 커지는 분산 표현 직선을 상기 정의한 직선을 끼워넣도록 2개 정의하고, 8)상기 기준 원호의 소정 비율의 반경을 갖는 제2 기준 원호와, 상기 표시 대상 데이터마다의 2개의 분산 표현 직선을 상기 정의한 직선과의 교점을 구하고, 이러한 2개의 교점에 의거하여 직경이 결정되는 분산 표현 원을 정의하는 분산 표현 원 정의 수단을 구비하고, 9)상기 연결 표시 수단은 상기 분산도 연산 수단이 정의한 분산 표현 원을 대응하는 교점 위에 표시한다.
따라서, 별자리 그래프에 있어서, 각도를 변경하지 않고 시계열로 늘어선 표시 대상 데이터를 표시할 수 있다. 또한, 표시 대상 데이터의 분산도 함께 표시된다.
2. 본 발명에 따른 표시 대상 데이터의 이력 표시 시스템은 원호의 중심으로부터, 표시 대상 데이터의 값에 대응한 각도로 상기 원호 위의 특정 위치까지 선분을 표시함으로써, 별자리 그래프에 있어서의 표시 대상 데이터의 이력 표시 시스템으로서, 1)복수의 표시 대상 데이터를 시계열 순으로 기억하는 기억 수단과, 2)소정 반경의 기준 원호로부터 소정 간격으로 반경이 큰 소정 개수의 동심 원호를 정의하는 원호 정의 수단과, 3)상기 복수의 표시 대상 데이터 중에서 시계열 오름 순의 제1 순위의 표시 대상 데이터를 판독하여, 상기 기준 원호의 중심을 지나서, 각 표시 대상 데이터에 따른 각도로 정의된 직선과 상기 기준 원호와의 교점을 구하는 제1 교점 연산 수단과, 4)직전에 교점을 구한 표시 대상 데이터의 다음 순위의 표시 대상 데이터를 판독하여, 상기 직전에 구한 교점을 지나서, 해당 교점을 구한 다음으로 큰 원호와의 교점을 차순위 교점으로서 연산하고, 이러한 순위 교점을 반복하여 연산하는 차순위 교점 연산 수단과, 5)상기 기준 원호의 중심으로부터 상기 제 1 교점 연산 수단이 구한 교점, 또한 상기 차순위 교점 연산 수단이 구한 복수의 차순위 교점을 시계열 순으로 선분으로 연결하고, 이것을 표시하는 연결 표시 수단을 구비하고 있다.
따라서, 별자리 그래프에 있어서, 각도를 변경하지 않고, 시계열로 늘어선 표시 대상 데이터를 표시할 수 있다.
3. 본 발명에 따른 표시 대상 데이터의 이력 표시 장치는 원호의 중심으로부터, 표시 대상 데이터의 값에 대응한 각도로 상기 원호 위의 특정 위치까지 선분을 표시함으로써, 별자리 그래프에 있어서의 표시 대상 데이터의 이력 표시 장치로서, 1)소정 반경의 기준 원호로부터 소정 간격으로 직경이 변화하는 소정 개수의 동심 원호를 정의하는 원호 정의 수단과, 2)복수의 표시 대상 데이터가 시계열 순으로 부여되면, 상기 기준 원호의 중심을 지나서, 표시 대상 데이터에 따른 각도로 정의된 복수의 직선을 시계열 순으로 정의하는 직선 정의 수단과, 3)순위수 p가 부여되면, 상기 복수의 직선 중에서 제p 순위의 직선과 상기 기준 원호로부터 제p 순위의 동심 원호와의 교점을 연산하는 교점 연산 수단과, 4)상기 교점 연산 수단에 순위수 p를 변경하면서, 복수개 부여하는 반복 수단과, 상기 연산된 복수의 교점을 시계열 순으로 선분으로 연결하고, 이것을 표시하는 연결 표시 수단을 구비하고 있다.
따라서, 별자리 그래프에 있어서, 각도를 변경하지 않고, 시계열로 늘어선 표시 대상 데이터를 표시할 수 있다.
4. 본 발명에 따른 표시 대상 데이터의 이력 표시 장치는 원호의 중심으로부터, 표시 대상 데이터의 값에 대응한 각도로 상기 원호 위의 특정 위치까지 선분을 표시함으로써, 별자리 그래프에 있어서의 표시 대상 데이터의 이력 표시 장치로서, 1)복수의 표시 대상 데이터를 시계열 순으로 기억하는 기억 수단과, 2)소정 반경의 기준 원호로부터 소정 간격으로 직경이 변화하는 소정 개수의 동심 원호를 정의하는 원호 정의 수단과, 3)상기 복수의 표시 대상 데이터 중에서 시계열 오름순의 제1 순위의 표시 대상 데이터를 판독하여, 상기 기준 원호의 중심을 지나서, 해당 표시 대상 데이터에 따른 각도로 정의된 직선과 상기 기준 원호와의 교점을 구하는 제1 교점 연산 수단과, 4)직전에 교점을 구한 표시 대상 데이터의 차순위의 표시 대상 데이터를 판독하여, 상기 직전에 구한 교점을 지나서, 해당 표시 대상 데이터에 따른 각도로 정의된 직선과 해당 교점을 구한 차순위의 원호와의 교점을 차순위 교점으로서 연산하는 차순위 교점 연산 수단과, 5)상기 차순위 교점 연산 수단에, 다시 차순위의 교점을 반복하여 연산시키는 반복 연산 수단과, 6)상기 기준 원호의 중심과 상기 제 1 교점 연산 수단이 구한 교점, 및 상기 차순위 교점 연산 수단이 구한 복수의 차순위 교점을 시계열 순으로 선분으로 연결하고, 이것을 표시하는 연결 표시 수단을 구비하고 있다.
따라서, 별자리 그래프에 있어서 각도를 변경하지 않고, 시계열로 늘어선 표시 대상 데이터를 표시할 수 있다.
5. 본 발명에 따른 이력 표시 장치에서는,상기 연결 표시 수단은 상기 교점을 구한 원호에 대해서도 표시한다. 따라서, 연산의 근원으로 된 원호도 표시시킬 수 있다.
6. 본 발명에 따른 이력 표시 장치에서는, 1)사용자로부터 상기 각 표시 대상 데이터를 검출하는 검출 수단과, 2)상기 표시 대상 데이터를 검출할 때에, 해당 사용자의 그 시점의 자기 판단 데이터를 입력하는 입력 수단을 구비하고, 3)상기 연결 표시 수단은 상기 시계열 순으로 연결한 선분과 함께, 상기 자기 판단 데이터를 표시한다. 따라서, 사용자의 자기 판단 데이터를 참조하여 이력 데이터의 분석이 가능해진다.
7. 본 발명에 따른 이력 표시 데이터 생성 장치는 원호의 중심으로부터, 표시 대상 데이터의 값에 대응한 각도로 상기 원호 위의 특정 위치까지 선분을 표시함으로써, 별자리 그래프에 있어서의 표시 대상 데이터의 이력 표시 데이터를 생성하는 장치로서, 1)소정 반경의 기준 원호로부터 소정 간격으로 직경이 변화하는 소정 개수의 동심 원호를 정의하는 원호 정의 수단과, 2)복수의 표시 대상 데이터가 시계열 순으로 부여되면, 상기 기준 원호의 중심을 지나서, 표시 대상 데이터에 따른 각도로 정의된 복수의 직선을 시계열 순으로 정의하는 직선 정의 수단과, 3)순위수 p가 부여되면, 상기 복수의 직선 중에서 제p 순위의 직선과 상기 기준 원호로부터 제p 순위의 동심 원호와의 교점을 연산하는 교점 연산 수단과, 4)상기 교점 연산 수단에 순위수 p를 변경하면서, 복수개 부여하는 반복 수단과, 5)상기 연산된 복수의 교점을 시계열 순으로 선분으로 연결한 이력 표시 데이터를 생성하는 생성 수단을 구비하고 있다.
따라서, 별자리 그래프에 있어서 각도를 변경하지 않고, 시계열로 늘어선 표시 대상 데이터를 생성할 수 있다.
8. 본 발명에 따른 이력 표시 데이터 생성 장치는 원호의 중심으로부터, 표시 대상 데이터의 값에 대응한 각도로 상기 원호 위의 특정 위치까지 선분을 표시함으로써, 별자리 그래프에 있어서의 표시 대상 데이터의 이력을 생성하는 장치로서, 1)소정 반경의 기준 원호로부터 소정 간격으로 직경이 변화하는 소정 개수의 동심 원호를 정의하는 원호 정의 수단과, 2)복수의 표시 대상 데이터가 시계열 순으로 부여되면, 상기 복수의 표시 대상 데이터 중에서, 시계열 오름 순의 제1 순위의 표시 대상 데이터를 판독하여, 상기 기준 원호의 중심을 지나서, 해당 표시 대상 데이터에 따른 각도로 정의된 직선과 상기 기준 원호와의 교점을 구하는 제1 교점 연산 수단과, 3)직전에 교점을 구한 표시 대상 데이터의 차순위의 표시 대상 데이터를 판독하여, 상기 직전에 구한 교점을 지나서, 해당 표시 대상 데이터에 따른 각도로 정의된 직선과 해당 교점을 구한 차순위의 원호와의 교점을 차순위 교점으로서 연산하는 차순위 교점 연산 수단과, 4)상기 차순위 교점 연산 수단에, 다시 차순위의 교점을 반복하여 연산시키는 반복 연산 수단과, 5)상기 기준 원호의 중심과 상기 제 1 교점 연산 수단이 구한 교점, 및 상기 차순위 교점 연산 수단이 구한 복수의 차순위 교점을 시계열 순으로 선분으로 연결한 이력 데이터를 생성하는 생성 수단을 구비하고 있다.
따라서, 별자리 그래프에 있어서 각도를 변경하지 않고, 시계열로 늘어선 표시 대상 데이터를 생성할 수 있다.
9. 본 발명에 따른 이력 생성 장치는 네트워크 접속된 단말 컴퓨터와 통신을 행하는 통신 수단을 구비하며, 상기 통신 수단은 상기 생성한 이력 데이터를 상기 단말 컴퓨터에 송신한다. 따라서, 네트워크로 접속된 단말에 의해 상기 이력 데이터의 표시가 가능해진다.
10. 본 발명에 따른 프로그램은 컴퓨터를, 원호의 중심으로부터 표시 대상 데이터의 값에 대응한 각도로 상기 원호 위의 특정 위치까지 선분을 표시함으로써, 별자리 그래프에 있어서의 표시 대상 데이터의 이력 표시 데이터를 생성하는 장치로서 기능시키기 위한 프로그램으로서, 1)소정 반경의 기준 원호로부터 소정 간격으로 직경이 변화하는 소정 개수의 동심 원호를 정의하는 원호 정의 수단과, 2)복수의 표시 대상 데이터가 시계열 순으로 부여되면, 상기 기준 원호의 중심을 지나서, 표시 대상 데이터에 따른 각도로 정의된 복수의 직선을 시계열 순으로 정의하는 직선 정의 수단과, 3)순위수 p가 부여되면, 상기 복수의 직선 중에서 제p 순위의 직선과 상기 기준 원호로부터 제p 순위의 동심 원호와의 교점을 연산하는 교점 연산 수단과, 4)상기 교점 연산 수단에 순위수 p를 변경하면서, 복수개 부여하는 반복 수단과, 5)상기 연산된 복수의 교점을 시계열 순으로 선분으로 연결한 이력 표시 데이터를 생성하는 생성 수단을 컴퓨터에 의해 실현하기 위한 프로그램이다.
따라서, 별자리 그래프에 있어서 각도를 변경하지 않고, 시계열로 늘어선 표시 대상 데이터를 생성할 수 있다.
11. 본 발명에 따른 프로그램은 컴퓨터를, 원호의 중심으로부터 표시 대상 데이터의 값에 대응한 각도로 상기 원호 위의 특정 위치까지 선분을 표시함으로써, 별자리 그래프에 있어서의 표시 대상 데이터의 이력을 생성하는 장치로서 기능시키기 위한 프로그램으로서, 1)소정 반경의 기준 원호로부터 소정 간격으로 직경이 변화하는 소정 개수의 동심 원호를 정의하는 원호 정의 수단과, 2)복수의 표시 대상 데이터가 시계열 순으로 부여되면, 상기 복수의 표시 대상 데이터 중에서, 시계열 오름 순의 제1 순위의 표시 대상 데이터를 판독하여, 상기 기준 원호의 중심을 지나서, 해당 표시 대상 데이터에 따른 각도로 정의된 직선과 상기 기준 원호와의 교점을 구하는 제1 교점 연산 수단과, 3)직전에 교점을 구한 표시 대상 데이터의 차순위의 표시 대상 데이터를 판독하여, 상기 직전에 구한 교점을 지나서, 해당 표시 대상 데이터에 따른 각도로 정의된 직선과 해당 교점을 구한 차순위의 원호와의 교점을 차순위 교점으로서 연산하는 차순위 교점 연산 수단과, 4)상기 차순위 교점 연산 수단에, 다시 차순위의 교점을 반복하여 연산시키는 반복 연산 수단과, 5)상기 기준 원호의 중심과 상기 제 1 교점 연산 수단이 구한 교점, 및 상기 차순위 교점 연산 수단이 구한 복수의 차순위 교점을 시계열 순으로 선분으로 연결한 이력 데이터를 생성하는 생성 수단을 컴퓨터에 의해 실현되기 위한 프로그램이다.
따라서, 별자리 그래프에 있어서 각도를 변경하지 않고, 시계열로 늘어선 표시 대상 데이터를 생성할 수 있다.
본 발명에 있어서 “생체 정보”는 인간 등의 동물의 생명 활동을 나타내는 정보를 말한다. 실시형태에서는, 지첨 맥파(指尖脈波)가 이것에 해당한다.
“정신적 면역도”는 외부 환경에 대한 적응력이나 지적 기능 등을 포함한 개념이다. “분산 표현 직선”는 실시형태에서는 직선 Mm, Mn(도 44 참조)가 해당한다. “분산 결정용 원호”는 실시형태에서는 원호 Cb가 해당한다. “분산도”는 본 실시형태에 있어서 표준 편차를 이용했지만, 이것에 한정되지 않으며 분산을 정의할 수 있는 파라미터이라면 어떠한 것이어도 무방하다. “분산 표현 원”은 실시형태에서는, 원 Cbk가 해당한다. 또, 본 실시형태에 있어서는, 원 Cbk는 교점 pkb를 중심으로 하여 두 직선 Mm, Mn과 원호 Cb의 교점을 지나는 원으로 했다. 원 Cbk는 해당 직선 Lk의 시계열 순에 대응하는 원호와의 교점 Pk로 이동하여 표시한다. 이에 따라, 해당 직선 Lk에 있어서의 분산을 교점 Pk 위에 표시할 수 있다. 예를 들면, k=6인 경우, 도 44에 도시한 바와 같이, 원 Cb6는 점 P6에 표시된다.
“프로그램”이란 CPU에 의해 직접 실행 가능한 프로그램뿐만 아니라, 소스 형식의 프로그램, 압축 처리가 된 프로그램, 암호화된 프로그램 등을 포함한 개념이다.
도 1은 본 발명의 한 실시형태에 따른 마우스의 외관도이다.
도 2는 본 발명의 한 실시형태에 따른 마우스의 외관도이다.
도 3a는 마우스(2)의 단면도이다.
도 3b는 발광 소자(14)의 상세를 도시한 도면이다.
도 3c는 발광 소자(14)와 수광 소자(16)의 위치 관계를 도시한 도면이다.
도 4는 마우스(2)의 회로 블록도이다.
도 5는 본 발명의 한 실시형태에 따른 마우스를 이용한 시스템의 기능 블록도이다.
도 6은 도 5의 정신적 면역도 판정 장치를, CPU를 이용하여 실현한 경우의 하드웨어 구성이다.
도 7은 마우스(2)에 의해 계측한 지첨 맥파의 예이다.
도 8은 해석 프로그램의 플로 차트이다.
도 9는 해석 프로그램의 플로 차트이다.
도 10은 해석 프로그램의 플로 차트이다.
도 11은 제1회 측정부터 제3회 측정까지의 지첨 맥파의 예이다.
도 12는 어트랙터의 구성 처리를 도시한 도면이다.
도 13은 지첨 맥파, 시계열의 리아프노프(Lyapunov) 지수, 어트랙터 등의 표시 화면이다.
도 14는 지첨 맥파, 시계열의 리아프노프 지수, 어트랙터 등의 표시 화면이다.
도 15는 의사 소통력 테이블의 예를 도시한 도면이다.
도 16은 치매도 테이블의 예를 도시한 도면이다.
도 17은 리아프노프 지수의 표준 편차와 의사 소통력의 관계를 실험 조사한 결과이다.
도 18은 리아프노프 지수의 표준 편차와 의사 소통력의 관계를 실험 조사한 결과이다.
도 19는 도 17, 도 18의 데이터를 집계한 것이다.
도 20은 리아프노프 지수의 평균과 의사 소통력의 관계를 실험 조사한 결과이다.
도 21은 리아프노프 지수의 평균과 의사 소통력의 관계를 실험 조사한 결과이다.
도 22는 도 20, 도 21의 데이터를 집계한 것이다.
도 23은 별자리 그래프를 그리는 처리를 설명하는 도면이다.
도 24는 별자리 그래프의 예이다.
도 25는 별자리 그래프의 예이다.
도 26은 다른 예에 따른 시스템의 기능 블록도이다.
도 27은 도 26의 시스템의 구성예이다.
도 28은 컴퓨터(28)의 하드웨어 구성이다.
도 29는 서버 장치(60)의 하드웨어 구성이다.
도 30은 컴퓨터(28) 및 서버 장치(60)의 처리를 도시한 플로 차트이다.
도 31은 컴퓨터(28) 및 서버 장치(60)의 처리를 도시한 플로 차트이다.
도 32는 별자리 그래프의 예이다.
도 33은 별자리 그래프의 예이다.
도 34는 본 발명의 한 실시형태에 따른 마우스의 외관도이다.
도 35는 본 발명의 한 실시형태에 따른 마우스의 외관도이다.
도 36은 마우스(2)의 단면도이다.
도 37은 이력 표시 시스템(100)의 기능 블록도이다.
도 38은 표시 처리 플로 차트이다.
도 39는 기준 원호 C1~원호 C7가 정의된 상태를 도시한 도면이다.
도 40은 별자리 그래프의 예이다.
도 41은 별자리 그래프의 예이다.
도 42는 사용자가 자기의 평가를 입력하는 아이콘을 도시한 도면이다.
도 43은 별자리 그래프의 예이다.
도 44는 별자리 그래프에 분산을 표시하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 45는 별자리 그래프에 분산을 표시한 도면이다.
(부호의 설명)
2 : 마우스
10 : 오목부
12 : 창
1. 배경이 되는 실시형태（제1 실시형태）
1. 마우스의 구조
(1) 본 발명의 한 실시형태에 따른 입력 장치로서의 마우스(2)의 외관을 도 1, 도 2에 도시한다. 마우스(2)는 본체의 선단부에 클릭 버튼(4, 6)을 구비하고 있다. 또한 휠(8)을 구비하고 있다. 또한, 본체 이면에는 광학식 또는 기계식의 이동 검출 센서(도시하지 않음)가 구비되어 있다.
도 2는 측면에서 본 도면이다. 도시한 바와 같이, 측면부에는 적외선 센서를 위하여 적외선을 투과하는 재료에 의해 구성된 창(12)이 형성되어 있다. 이 창(12)은 마우스(2)를 사용할 때에 엄지의 선단부가 위치하는 부분에 형성되어 있다.
마우스(2)의 평면 단면을 도 3a에 도시한다. 창(12)을 향하여 발광 소자(근적외선)(14)가 설치되어 있다. 또한, 마찬가지로 창(12)을 향하여 수광 소자(근적외선)(16)가 설치되어 있다. 발광 소자(14), 수광 소자(16)는 베이스(15)에 고정되어 있다.
마우스 사용 시에는 사용자의 엄지가 이 창(12)을 덮게 된다. 따라서, 발광 소자(14)로부터의 근적외선이 창(12)을 투과하고, 손가락 내부의 혈관에서 반사되어, 다시 창(12)을 투과하여, 수광 소자(16)에 의해 수광된다. 수광 소자(16)에 의해 수광되는 수광량은 혈관의 혈류량에 따라서 변화된다. 즉 수광 소자로부터는 맥파 출력이 얻어진다.
도 3b에 발광 소자(14)의 상세를 도시한다. 발광 소자(14)는 발광면(14a)으로부터 근적외선을 방출한다. 방사광은 도시한 바와 같이, 중심축 C를 중심으로 하여 방사각 Ω으로 방사된다. 고첨예도, 저정밀도(검출 정밀도보다 신속한 검출을 중시)의 측정을 행하는 경우에는, 이 방사각 Ω은 42도~90도의 범위로 하는 것이 바람직하다. 더욱 바람직하게는 70도~80도의 범위이다.
한편, 저첨예도, 고정밀도(신속한 검출보다도 검출 정밀도를 중시)의 측정을 행하는 경우에는, 이 방사각 Ω은 4도~52도의 범위로 하는 것이 바람직하다. 더욱 바람직하게는 20도~30도의 범위이다.
또한, 저첨예도, 고정밀도의 측정을 행하는 경우에는, 도 3c에 도시한 바와 같이, 발광 소자(14)의 발광면(14a)과 수광 소자(16)의 수광면(16a)은 수평으로 하기보다는, 각도 α를 갖게 하는 것이 바람직하다. 이 각도 α는 2도~57도의 범위가 바람직하다. 57도보다 커지면, 발광 소자(14)로부터의 빛의 대부분을 수신측에서 수광할 수 없게 되기 때문이다. 또한, 고첨예도, 저정밀도의 측정을 행하는 경우에는, 각도 α는 0도(즉 수평)이어도 무방하다.
또한, 42도~52도의 범위이라면, 첨예도, 정밀도 모두 밸런스가 잡힌 측정을 행할 수 있다.
또한, 수광 소자의 수광각 Ω은 고첨예도·저정밀도, 저첨예도·고정밀도에 관계없이 작은 것이 좋다. 이 실시형태에서는, 수광 소자의 수광면에 대하여(실질적으로) 수직인 방향으로부터의 빛만을 수광하도록 하고 있다. 수광각 Ω이 너무 넓으면, 노이즈의 영향을 받기 때문이다.
이 실시형태에서는, 엄지가 오는 위치에 창(12)을 설치하고 있으므로, 엄지에 의해 확실하게 창(12)이 가려져서, 외란 광의 영향을 작게 하여 정확한 계측이 가능하게 되어 있다.
도 4에 마우스(2)의 회로 블록도를 도시한다. 발광 소자(14)에 대응하여 수광 소자(16)가 설치되어 있다. 수광 소자(16)의 맥파 출력은 증폭기(18)에 의해 증폭된 후, 필터(20)에 부여된다. 이 실시형태에서는, 필터에 의해 0.098Hz~20.2Hz의 범위를 투과시키고, 그 이외의 성분을 차단하고 있다. 이에 따라, 노이즈의 영향을 억제하고 있다.
필터(20)의 출력은 A/D 변환기(22)에 의해 디지털 신호로 변환된다. CPU(24)는 이 맥파 디지털 신호를 USB 인터페이스(26)를 통하여 USB 커넥터(28)에 출력한다. USB 커넥터(28)는 컴퓨터에 접속되므로, 맥파 디지털 신호를 컴퓨터에 송신할 수 있다.
마우스(2) 본체의 이동량을 검출하기 위하여 본체의 이면측에 설치된 광학 센서(32)의 출력은 회전 검출 회로(34)에 부여된다. 휠(8)의 회전은 회전 검출 회로(34)에 의해 검출된다. 클릭 버튼(4, 6)의 누름은 스위치(36)에 의해 검출된다.
CPU(24)는 이동량 검출 회로(30)로부터의 출력, 회전 검출 회로(34)로부터의 출력, 스위치(36)로부터의 출력도 모두 USB 인터페이스(26)를 통하여 USB 커넥터(28)에 출력한다.
USB 인터페이스(26)는 수취한 각 데이터를 패킷화하고, 시분할(時分割)하여 송신한다.
또한, 이 실시형태에서는, 엄지에 대응하는 부분에 발광 소자, 수광 소자를 설치했지만, 다른 손가락에 대응하는 부분에 설치하도록 해도 무방하다.
또한, 복수의 손가락으로부터의 맥파 신호를 취득하도록 해도 무방하다. CPU(24)는 복수의 맥파 신호를 각각 USB 커넥터(28)로부터 출력하도록 해도 무방하고, 평균한 신호를 출력하도록 해도 무방하다. 또한, 복수의 맥파 신호 중에서 가장 진폭이 큰 것을 선택하고, 이것을 출력하도록 해도 무방하다.
(2) 다른 실시형태에 따른 마우스(2)의 외관을 도 34, 도 35에 도시한다. 이 실시형태에서는, 본체의 측면부에, 엄지의 형상을 따르도록 오목부(10)가 형성되어 있다. 이 오목부(10)에 의해, 손가락에 의한 지지가 용이하게 되어 있다.
도 35는 오목부(10)를 측면에서 본 도면이다. 오목부(10)에는 적외선 센서를위하여 적외선을 투과하는 재료에 의해 구성된 창(12)이 설치되어 있다. 이 창(12)은 마우스(2)를 사용할 때에, 엄지의 선단부가 위치하는 부분에 설치되어 있다.
창(12) 근방의 단면을 도 36에 도시한다. 창(12)을 향하여 발광 소자(적외선)(14)가 설치되어 있다. 또한, 마찬가지로 창(12)을 향하여 수광 소자(적외선)(16)가 설치되어 있다. 마우스 사용 시에는 사용자의 엄지가 이 창(12)을 덮게 된다. 오목부(10)에 창(12)을 설치하고 있으므로, 엄지에 의해 확실하게 창(12)이 가려져서, 외란 광의 영향을 작게 하여 정확한 계측이 가능하게 되어 있다. 또한, 발광 소자(14), 수광 소자(16)의 배치에 대해서는 도 1의 것과 동일하게 구성할 수 있다.
또한, 이 실시형태에서는, 엄지에 대응하는 부분에 발광소자, 수광 소자를 설치했지만, 다른 손가락에 대응하는 부분에 설치하도록 해도 무방하다. 이 때, 손가락에 대응하여, 오목부를 형성하는 것이 바람직하다.
2. 시스템 구성예
도 5에 본건 발명의 배경 기술이 되는 실시형태에 따른 정신적 면역도(건강도) 판정 장치의 기능 블록도를 도시한다. 마우스(2)는 대상자의 혈류 정보(맥파 정보)를 취득한다. 어트랙터 구성 수단(44)은 취득한 혈류 정보에 의거하여, n차원 카오스 어트랙터를 구성한다. 리아프노프 지수 산출 수단(47)은 구성된 n 카오스 어트랙터에 의거하여, 리아프노프 지수를 산출하고, 각 차원의 리아프노프 지수를 대표하는 대표 리아프노프 지수를 산출한다. 대표 특성값 산출 수단(49)은 대표 리아프노프 지수의 시계열에 의거하여, 대표 리아프노프 지수의 특성값을 산출한다. 판정 수단(46)은 산출된 특성값에 의거하여 대상자의 정신적 면역도를 판정한다. 이와 같이 하여, 대상자의 생체 정보에 의거하여, 대상자의 정신적 면역도를 판정할 수 있다. 또한, 이 실시형태에서는, 리아프노프 지수 산출 수단(47)과 대표 특성값 산출 수단(49)에 의해 특성값 산출 수단(45)이 구성되어 있다.
도 6에 도 5의 정신적 면역도 판정 장치를 CPU를 이용하여 실현한 경우의 하드웨어 구성을 도시한다. 이 실시형태에서는, 정신적 면역도로서 의사 소통력, 치매도를 판정하는 경우에 대하여 설명하지만, 건강도에 대하여도 마찬가지로 판정을 행할 수 있다. 생체 정보 계측기인 마우스(2)는 도 1~4에 도시한 구조를 갖고 있다.
도 7에 마우스(2)로부터 출력되는 혈류 정보(지첨 맥파)의 예를 도시한다. 실제로는 디지털 데이터이지만, 도면에서는 파형으로 나타내고 있다.
CPU(120)에는 상기 마우스(2) 외에, 메모리(122), 프린터(124), 디스플레이(126), 하드 디스크(128), 키보드(134), CD－ROM 드라이브(140)가 접속되어 있다. 하드 디스크(128)에는 오퍼레이팅 시스템(마이크로소프트사의 WINDOWS(상표) 등)(130), 해석 프로그램(132), 의사 소통력 테이블(135), 치매도 테이블(137)이 기록되어 있다. 해석 프로그램(132)은 오퍼레이팅 시스템(130)과 협동하여 그 기능을 발휘한다. 또한, 해석 프로그램(132)은 CD－ROM(142)에 기록되어 있던 것이 CD－ROM 드라이브(140)를 통하여 하드 디스크(128)에 인스톨된 것이다.
도 8에 해석 프로그램(132)의 플로 차트를 도시한다. CPU(120)는 스텝 S1에 서 i를“0”으로 한다. 다음으로, i에 “1”을 더하여, i를“1”로 한다(스텝 S2). CPU(120)는 마우스(2)로부터의 출력을 취득하고, 하드 디스크(128)에 기록한다(스텝 S3). 이 실시형태에서는, 3분간의 데이터(36000점의 데이터)를 기록하도록 하고 있다. 또한, 다른 실시형태에서는, 3분보다 긴 시간의 데이터를 기록해도 무방하고, 3분보다 짧은 시간의 데이터를 기록해도 무방하다.
3분간의 지첨 맥파 데이터를 기록하면, CPU(120)는 i=3인지의 여부를 판단한다(스텝 S4). 여기에서는, i=1이므로, 스텝 S2 이하를 다시 실행한다. 즉 i=2로하여 3분간의 지첨 맥파 데이터를 기록한다.
이와 같이 하여, CPU(120)는 3회분의 지첨 맥파 데이터를 하드 디스크(128)에 기록한다. 도 11a, 도 11b, 도 11c에, 기록된 3회분의 지첨 맥파 데이터를 도시한다. 도 11a가 1번째의 지첨 맥파 데이터, 도 11b가 2번째의 지첨 맥파 데이터, 도 11c가 3번째의 지첨 맥파 데이터이다.
3회분의 기록을 끝내면(i=3이 되면), CPU(120)는 i=0, j=0으로 한다(스텝 S5). 계속하여, i=1, j=1로 설정하고(스텝 S6, S7), 1번째의 지첨 맥파 데이터에 대하여, 1번째의 블록을 대상 블록으로 한다(스텝 S8). 이 실시형태에서는, 도 11a에 도시한 바와 같이, 선두로부터 3500점의 데이터를 1번째의 블록(B1)으로 하고 있다.
CPU(120)는 대상 블록의 지첨 맥파 데이터에 대하여, Takens의 매립 정리에 따라, 매립 차원을 n로 하고 매립 지연을 τ로 하여 카오스 어트랙터를 재구성한 다(스텝 S9). 도 12에 지첨 맥파 데이터로부터의 카오스 어트랙터 구성의 순서를 도시한다. 시계열의 지첨 맥파 데이터를 w(t)로 한다(도 12(a)). 이 지첨 맥파 데이터에 의거하여, CPU(120)는 벡터 P(i)=w(i), w(i＋τ), w(i＋2τ)를 생성한다(도 12a 참조). 설명을 위하여, 3차원 벡터로 했다. 여기서 τ는 매립 지연이다.
이 벡터 P(i)를 도 12(b)에 도시한 바와 같이, 3 차원 재구성 상(相) 공간 내에 순차로 플롯(plot)한다. 이 3차원 재구성 상(相) 공간의 좌표축은 Xi=w(i), Yi=(i＋τ), Zi=(i＋2τ)이다. 이와 같이 하여, 도 12(c)에 도시한 어트랙터를 얻을 수 있다.
또한, 이 실시형태에서는, 매립 차원 n을 4로 하고, 매립 지연 τ을 10점(10 샘플링점)으로 했다. 또한, 매립 차원 n, 매립 지연 τ은 다른 값으로 해도 무방하다. CPU(120)는 이와 같이 하여 산출한 어트랙터(벡터 P(i))를 하드 디스크(128)에 기록한다.
다음으로, CPU(120)는 산출한 어트랙터의 각 차원에 대하여, 리아프노프 지수를 산출한다(스텝 S10). 리아프노프 지수는 xn +1=f(xn)의 역학계에 대하여, 근접한 두 점에서 출발한 2개의 궤도｛xn｝가 어느 정도 n→무한대일 때 멀어져 가는지를 측정하는 척도이다. CPU(120)는 하기 식에 의해 각 차원의 리아프노프 지수를 산출한다.
Figure 112009070063289-PCT00001
CPU(120)는 상기 식에 의거하여 산출한 4개 차원의 각각의 리아프노프 지수 중에서 가장 많은 것을 대표값으로 하여 최대 리아프노프 지수 λ(i, j)로 한다(스텝 S11). 이와 같이 하여, 제1회째 측정(i=1)의 지첨 맥파의 제1 블록(j=1)의 데이터에 대하여, 최대 리아프노프 지수 λ(1, 1)가 얻어진다. CPU(120)는 이 최대 리아프노프 지수 λ(1, 1)를 하드 디스크(128)에 기록한다.
다음으로, CPU(120)는 제1회째 측정의 지첨 맥파의 모든 블록에 대하여, 최대 리아프노프 지수를 산출했는지의 여부를 판단한다(스텝 S12). 미처리 블록이 있으면, 스텝 S7로 돌아가서 j에“1”을 더한다. 여기에서는, j=2가 된다. 따라서, 제2번째 블록을 대상 블록으로 하고(스텝 S8), 스텝 S9 이하의 처리를 반복한다.
또한, 이 실시형태에서는, 도 11A에 도시한 바와 같이, 제2번째 블록(B2)은 제1번째 블록(B1)과 동일한 점수(3500 샘플 점수)이며, 200 샘플점 벗어난 위치로 하고 있다. CPU(120)는 이 제2번째 블록(B2)에 대해서도 최대 리아프노프 지수 λ(1, 2)를 산출하고, 하드 디스크(128)에 기록한다.
상기 처리를 반복하여, 제1회째의 지첨 맥파에 있어서의 모든 블록에 대해 최대 리아프노프 지수를 산출하면(스텝 S12), i=3인지(즉 3회의 측정 맥파 전부에 대하여 처리를 완료했는지)의 여부를 판단한다(스텝 S13). 여기에서는, i=1이므로 스텝 S6으로 돌아가서 i=2로 하고, 제2회째의 지첨 맥파(도 11 B)에 대하여, 스텝 S7 이하를 반복하여 실행한다. 이에 따라, 제2회째의 지첨 맥파에 대하여, 각 블록의 최대 리아프노프 지수 λ(2, 1)···λ(2, k)를 산출하고, 기록할 수 있다.
마찬가지로 하여 제3회째의 지첨 맥파에 대하여 각 블록의 최대 리아프노프 지수 λ(3, 1)···λ(3, k)를 기록하면, CPU(120)는 스텝 S13으로부터 스텝 S14로 진행한다.
스텝 S14에서는, 먼저 제1회째~ 제3회째의 지첨 맥파의 제1 블록의 최대 리아프노프 지수 λ(1, 1), λ(2, 1), λ(3, 1)를 하드 디스크(128)로부터 판독하고, 오프셋 웨이팅에 의한 평균 Weightedλ(1)를 산출한다.
이 실시형태에서는, 이하와 같이 하여 Weightedλ(1)를 산출하고 있다. 먼저, CPU(120)는 제1 블록의 최대 리아프노프 지수 λ(1, 1), λ(2, 1), λ(3, 1) 중에서 최대값과 최소값의 차 DEF를 산출한다. 또한, 제1 블록의 최대 리아프노프 지수 λ(1, 1), λ(2, 1), λ(3, 1)의 평균값 M을 산출한다. 차 DEF가 평균값 M보다 작은 경우에는, 해당 평균값 M을 Weightedλ(1)로서 이용한다. 한편, 차 DEF가 평균값 M보다도 작지 않은 경우에는, 최대 리아프노프 지수 λ(1, 1), λ(2, 1), λ(3, 1)의 중앙값을 Weightedλ(1)로서 이용한다.
다음으로, 제2 블록의 최대 리아프노프 지수 λ(1, 2), λ(2, 2), λ(3, 2)를 하드 디스크(28)로부터 판독하고, 그 Weightedλ(2)를 산출한다. CPU(120)는 이것을 반복하여, 모든 블록의 Weightedλ를 산출한다.
다음으로, CPU(120)는 하드 디스크(128)에 기록되어 있는 지첨 맥파, 최대 리아프노프 지수, 어트랙터 등을 디스플레이(26)에 표시한다(스텝 S15). 그 표시예를 도 13, 도 14에 도시한다. 도 13은 제1회째의 지첨 맥파, 시계열로 늘어선 최대 리아프노프 지수 λ(1, 1)~λ(k, 1), 어트랙터 등을 도시하고 있다. 또한, 이 실시형태에서는, 세로·가로·높이 및 색에 의해 4차원 어트랙터를 표시하고 있다.
도 14는 제2회째의 지첨 맥파, 시계열로 늘어선 최대 리아프노프 지수 λ(1, 2)~λ(k, 2), 어트랙터 등을 도시하고 있다. 도시는 생략하고 있지만, 제3회째의 지첨 맥파, 시계열로 늘어선 최대 리아프노프 지수 λ(1, 3)~λ(k, 3), 어트랙터 등도 표시된다.
다음으로, CPU(120)는 리아프노프 지수의 Weightedλ(1)~Weightedλ(k)의 표준 편차를 산출한다(스텝 S16). 또한, CPU(120)는 하드 디스크(128)의 의사 소통력 테이블(135), 치매도 테이블(137)을 참조하여, 산출한 표준 편차에 의거하여 의사 소통력, 치매도를 판정한다(스텝 S17).
도 15에 의사 소통력 테이블(35)의 예를 도시한다. 랭크는 의사 소통력의 정도를 나타내고 있으며, 랭크 a는 “완전하게 통한다”, 랭크 b는 “어느 정도 통한다”, 랭크 c는 “거의 통하지 않는다”이다. 표준 편차가 1.198을 넘으면 랭크 a, 1.198~1.05이면 랭크 b, 1.05 미만이면 랭크 c라고 판정한다.
도 16에 치매도 테이블(37)의 예를 도시한다. 랭크는 치매도를 나타내며, 수치가 클수록 치매가 진행되고 있음을 나타낸다. 랭크 0은 “치매 없음”, 랭크 1은 “경도”, 랭크 2는 “중등도”, 랭크 3은 “중도(重度)”, 랭크 4는 “최중도(最重度)”이다. 표준 편차가 1.254를 넘으면 랭크 0, 1.254~1.157이면 랭크 1, 1.157~1.12이면 랭크 2, 1.12.~0.964이면 랭크 3, 0.964 미만이면 랭크 4라고 판정한다.
CPU(120)는 이 판정 결과를 디스플레이(126)에 표시한다(스텝 S18). 이와 같이 하여, 신속하고 객관적으로 의사 소통력, 치매도를 판정할 수 있다.
상기의 의사 소통력 테이블(135), 치매도 테이블(137)은 발명자가 행한 실험·조사에 의해, 의사 소통력·치매도와 리아프노프 지수의 가중 평균 Weightedλ의 표준 편차 사이에 관련이 있음이 발견된 것에 의거하여 얻어진 것이다.
도 17 및 도 19에 발명자가 행한 의사 소통력과 표준 편차의 조사 결과를 도시한다. 이 실험·조사 결과로부터, 리아프노프 지수의 Weightedλ의 표준 편차에 의거하여 의사 소통력을 판단할 수 있음을 알 수 있다.
또한, 도 15의 의사 소통력 테이블(135)에서는, 실험 조사에 의해 얻어진 랭크 a의 사람의 표준 편차의 평균과 랭크 b의 사람의 표준 편차의 평균의 중간값을 제1 값(도 15에서는 1.198)으로 하고, 랭크 b의 사람의 표준 편차의 평균과 랭크 c의 사람의 표준 편차의 평균의 중간값을 제2 값(도 15에서는 1.05)로 하고, 표준 편차가 제1 값보다 크면 랭크 a, 표준 편차가 제1 값과 제2 값의 사이에 있으면 랭크 b, 표준 편차가 제2 값보다 작으면 랭크 c로 했다. 이 실시형태에서는, 중간값을 제1 값· 제2 값으로 했지만, 중간값 이외의 값을 채용해도 무방하다.
도 20 및 도 22에 발명자가 행한 치매도와 표준 편차의 조사 결과를 도시한다. 이 실험·조사 결과로부터, 리아프노프 지수의 Weightedλ의 표준 편차에 의거하여 치매도를 판단할 수 있음을 알 수 있다.
또한, 도 16의 치매도 테이블(137)에서는, 실험 조사에 의해 얻어진 랭크 0의 사람의 표준 편차의 평균과 랭크 1의 사람의 표준 편차의 평균의 중간값을 제1 값(도 16에서는 1.254)으로 하고, 랭크 1의 사람의 표준 편차의 평균과 랭크 2의 사람의 표준 편차의 평균의 중간값을 제2 값(도 16에서는 1.157)으로 하고, 이하 마찬가지로 하여 제4 값까지 산출하고, 표준 편차가 제1 값보다 크면 랭크 0, 표준 편차가 제1 값과 제2 값의 사이에 있으면 랭크 1, 표준 편차가 제2 값과 제3 값의 사이에 있으면 랭크 2, 표준 편차가 제3 값과 제4 값의 사이에 있으면 랭크 3, 표준 편차가 제4 값보다 작으면 랭크 4로 했다. 이 실시형태에서는, 중간값을 제1 값· 제2 값으로 했지만, 중간값 이외의 값을 채용해도 무방하다.
상기 실시형태에서는, 리아프노프 지수의 Weightedλ의 표준 편차를 이용하여, 의사 소통력, 치매도를 판정하고 있다. 그러나, 발명자의 실험·조사에 따르면, 도 18, 도 19에 도시한 바와 같이, 리아프노프 지수의 Weightedλ의 평균값과 의사 소통력의 사이에 관계가 발견되고 있다. 마찬가지로, 도 21, 도 22에 도시한 바와 같이, 리아프노프 지수의 Weightedλ의 평균값과 치매도 사이에 관계가 발견되고 있다. 따라서, 상기의 표준 편차와 마찬가지로 의사 소통력 테이블, 치매도 테이블을 생성하고, 리아프노프 지수의 Weightedλ의 평균값에 의거하여 의사 소통력, 치매도를 판정할 수 있다.
또한, 발명자의 실험에 따르면, 리아프노프 지수의 평균값이 높아도 표준 편차(변동)가 작은 상태가 길게 계속 되면, 대상자의 고도의 긴장 상태가 계속되고 있음을 나타내고 있다는 것이 판명되어 있다. 많은 경우, 그 후, 리아프노프 지수 의 평균값이 작고, 표준 편차가 작은 상태로 되는 것도 판명되어 있다. 따라서, 리아프노프 지수의 평균값과 표준 편차(변동)의 쌍방에 의거하여, CPU(120)에 대상자의 정신적 면역도를 판정시킬 수 있다.
상기 실시형태에서는, 표준 편차나 평균값에 의거하여 의사 소통력이나 치매도를 판정하여 출력하도록 하고 있지만, 표준 편차나 평균값을 출력하도록 해도 무방하다. 또한, 어트랙터의 도형을 출력하고, 이것에 의거하여 조작자가 판단하도록 해도 무방하다.
또한, 상기 실시형태에서는, 디스플레이에 표시함으로써 판정 결과 등을 출력하도록 하고 있지만, 프린터 등으로 인쇄하여 출력하도록 해도 무방하다. 혹은, 기록 매체 등에 판정 결과 등을 데이터로서 출력하도록 해도 무방하다.
또한, 리아프노프 지수의 Weightedλ(1)~Weightedλ(k)의 값을 각도로 변환하고, k개의 벡터의 궤적을 별자리 그래프로서 출력하도록 해도 무방하다. CPU(120)는 리아프노프 지수의 Weightedλ(1)~Weightedλ(k)의 값에 대응하는 각도 ξ1~ξk를 산출한다. 이 실시형태에서는, Weightedλ가 클수록 각도 ξ를 크게 하도록 하고 있다. 다음으로, CPU(120)는 도 23에 도시한 바와 같이, 원점 O를 기점으로 하고, Weightedλ(1)의 값에 대응하는 각도 ξ1에 의해 벡터를 그린다. 또한, 이 벡터의 선단을 기점으로 하고, Weightedλ(2)의 값에 대응하는 각도 ξ2에 의해 벡터를 그린다. 이것을 반복하여, Weightedλ(k)의 값에 대응하는 각도 ξk까지 벡터를 그린다. 또한, 각 벡터의 길이는, Weightedλ의 값에 관계없이 동일하게 한다.
도 24에 이와 같이 하여 그려진 별자리 그래프를 도시한다. 도면에서 a의 부호를 붙인 궤적이 의사 소통력 a의 사람, 도면에서 b의 부호를 붙인 궤적이 의사 소통력 b의 사람, 도면에서 c의 부호를 붙인 궤적이 의사 소통력 c의 사람이며, 명확하게 구별이 되어 있다. 따라서, 미리, 궤적이 도달하는 영역에 따라 의사 소통력의 랭크 부여를 해 두면, 조작자는 이 별자리 그래프를 보고 용이하게 의사 소통력을 판단할 수 있다.
도 25에 동일한 별자리 그래프에 대하여 치매도와의 관계를 도시한다. 의사 소통력과 동일하게, 치매도에 대해서도 명확하게 구별이 되어 있다. 따라서, 미리, 궤적이 도달하는 영역에 따라 치매도의 랭크 부여를 해 두면, 조작자는 이 별자리 그래프를 보고 용이하게 치매도를 판단할 수 있다. 이와 같이, 별자리 그래프를 이용하면, 리아프노프 지수의 평균값과 변동(표준 편차에 대응)을 동시에 표시할 수 있다.
또한, 상기 실시형태에서는, 미리 Weightedλ의 값과 각도의 대응 관계를 정해 두고, 이것에 따라서 각 벡터의 각도를 결정하도록 하고 있다. 그러나, 복수명의 대상자를 비교하는 경우에는, 각 대상자의 Weightedλ(1)~(k) 중에서 최대의 값을 갖는 것을 180도, 최소의 값을 갖는 것을 0도로 하고, 최대의 값을 갖는 Weightedλ, 최소의 값을 갖는 Weightedλ의 비율에 따라 각도를 결정하도록 해도 무방하다. 즉 하기 식에 의해 각 벡터의 각도 ξij를 결정해도 무방하다.
ξij=180 *(λij－λmin) /(λmax－λmin)
또한, i는 블록의 번호이며 1~k, j는 대상자를 나타내고 1~m이다(m명의 경 우). λij는 대상자 j의 블록 i의 Weightedλ이다. λmax는 모든 대상자의 모든 블록 중에서 최대값, λmin는 모든 대상자의 모든 블록 중에서 최소값이다.
복수명을 비교할 때에는, 상기와 같이 각도를 결정하면, 유효하게 별자리 그래프 영역을 사용할 수 있다.
상기 실시형태에서는, 생체 정보로서 손가락끝에 있어서의 혈류를 계측하도록 하고 있다. 그러나, 귓불 등 다른 부위로부터 혈류를 계측하도록 해도 무방하다. 또한, 생체 정보로서 지첨 맥파 등의 혈류량뿐만 아니라, 심 전파형, 호흡량 등을 이용해도 무방하다. 또한, 압전 센서 등을 이용하여 신체로부터 나오는 진동을 측정한 정보를 이용해도 무방하다.
상기 실시형태에서는, 각 차원의 최대의 리아프노프 지수를 대표 리아프노프 지수로 하고 있다. 그러나, 어느 한 차원의 리아프노프 지수를 대표 리아프노프 지수로 해도 무방하다. 또한, 각 차원의 리아프노프 지수의 평균을 대표 리아프노프 지수로 해도 무방하다.
상기 실시형태에서는, 4차원 어트랙터에 의거하여 리아프노프 지수를 산출하도록 하고 있다. 그러나, 3차원 이하, 5차원 이상의 어트랙터에 의거하여 리아프노프 지수를 산출하도록 해도 무방하다.
상기 실시형태에서는, 리아프노프 지수의 특성값으로서 표준 편차나 평균을 이용하고 있지만, 최대값, 최소값 등 다른 특성값을 이용하도록 해도 무방하다.
상기 실시형태에서는, 지첨 맥파를 3회 측정하고 있지만, 1회의 측정을 행하는 것만으로도 충분하다. 이 경우에는, Weightedλ를 산출할 필요는 없고, 최대 리 아프노프 지수를 그대로 이용할 수 있다. 또, 지첨 맥파를 2회 이하, 4회 이상 측정하도록 해도 무방하다.
또한, 상기에서는, 오프셋 웨이팅을 한 Weightedλ를 이용하고 있지만, 단순 평균 등, 다른 평균값을 이용하도록 해도 무방하다.
상기 실시형태에서는, 1대의 컴퓨터에 의해 장치를 실현하고 있지만, 생체 정보를 취득하여 기록하는 컴퓨터, 판정 처리를 행하는 컴퓨터 등 복수대의 컴퓨터에 의해 장치를 실현하도록 해도 무방하다. 이 경우, 컴퓨터 간의 데이터 교환은 인터넷, LAN 등에 의한 온라인 통신뿐만 아니라, 기록 매체에 의한 데이터 교환을 이용할 수도 있다.
또한, 제1 실시형태 및 그 변형예는 하기에 나타낸 제2 실시형태에도 적용할 수 있다.
2. 배경이 되는 다른 실시형태（제2 실시형태）
도 26에 본 발명의 다른 배경 기술이 되는 실시형태에 따른 정신적 면역도 판정 시스템의 기능 블록도를 도시한다. 이 예에서는, 마우스(2), 컴퓨터(58) 및 컴퓨터 (58)와 통신 가능한 서버 장치(60)를 구비하여 시스템이 구성되어 있다. 마우스(2)에 의해 계측된 생체 정보는 컴퓨터(58)의 송신 수단(3)에 의해 서버 장치(60)에 송신된다.
서버 장치(60)의 수신 수단(5)은 컴퓨터(58)로부터의 생체 정보를 수신한다. 어트랙터 구성 수단(44)은 이 생체 정보에 의거하여 시계열의 어트랙터를 구성한다. 리아프노프 지수 산출 수단(47)은 어트랙터에 의거하여 시계열의 리아프노프 지수를 산출한다. 별자리 그래프 생성 수단(50)은 시계열의 리아프노프 지수를 각도로 변환하여, 별자리 그래프를 생성한다. 송신 수단(52)은 생성된 별자리 그래프의 데이터를 컴퓨터(58)에 송신한다.
컴퓨터(58)의 수신 수단(54)은 별자리 그래프의 데이터를 수신한다. 표시부(56)는 수신한 별자리 그래프의 데이터에 의거하여 별자리 그래프를 표시한다.
도 27에 이 시스템의 개략 구성을 도시한다. 도 5의 시스템과 동일하게, 마우스(2)를 이용하고 있다. 컴퓨터(58)와 서버 장치(60)는 인터넷(62)을 통하여 통신 가능하게 되어 있다.
도 28은 컴퓨터(58)의 하드웨어 구성이다. CPU(180)에는 I/O 포트(118)를 통하여 마우스(2), 디스플레이(186), 메모리(182), 키보드(135), 통신 회로(137)가 접속되어 있다. 통신 회로(137)는 인터넷(62)에 접속하기 위한 회로이다. 키보드(135)는 사용자가 입력을 행하기 위한 것이다. 메모리(182)에는 서버 장치(60)와 접속되고, 서버 장치(60)로부터의 정보를 표시하기 위한 브라우저 프로그램이나 처리 프로그램이 기록되어 있다. 디스플레이(186)는 표시를 행하기 위한 것이다.
도 29에 서버 장치(60)의 하드웨어 구성을 도시한다. CPU(120)에는 메모리(122), 통신 회로(125), 디스플레이(126), 하드 디스크(128), 키보드/마우스(134), CD－ROM 드라이브(140)가 접속되어 있다. 하드 디스크(128)에는 오퍼레이팅 시스템(마이크로소프트사의 WINDOWS(상표) 등)(130), 해석 프로그램(132)이 기록되어 있다. 해석 프로그램(132)은 오퍼레이팅 시스템(130)과 협동하여 그 기능을 발휘한다. 또한, 해석 프로그램(132)은 CD－ROM(142)에 기록되어 있는 것이지만, CD－ROM 드라이브(140)를 통하여 하드 디스크(128)에 인스톨된 것이다. 통신 회로(125)는 인터넷에 접속하기 위한 회로이다.
도 30 및 도 31에 컴퓨터(58)의 브라우저 프로그램·처리 프로그램의 플로 차트와, 서버 장치(60)의 해석 프로그램(132)의 플로 차트를 도시한다. 사용자가 마우스(2)를 사용함으로써 지첨 맥파의 계측을 실행하면, CPU(180)는 지첨 맥파 데이터를 취득하고, 메모리(182)에 기록한다(스텝 S51). 계속하여, CPU(180)는 맥파 데이터를 통신 회로(137)를 통하여 서버 장치(60)에 송신한다(스텝 S52).
서버 장치(60)의 CPU(120)는 통신 회로(125)를 통하여 수신한 맥파 데이터를 하드 디스크(128)에 기록한다(스텝 S81). CPU(120)는 기록한 맥파 데이터에 대하여 스텝 S82~S88를 실행하여, 시계열의 최대 리아프노프 지수를 산출한다. 스텝 S82~S88의 처리는 도 5의 실시형태의 스텝 S6~S12와 유사하다. 다만, 도 30의 실시형태에서는, 1회분의 지첨 맥파만을 대상으로 하여, 최대 리아프노프 지수를 산출하고 있는 점이 상이하다. 따라서, 제1 실시형태와 같이 오프셋 웨이팅을 한 Weightedλ를 산출하지 않고, 최대 리아프노프 지수를 그대로 이용하여 이후의 처리를 실행한다.
스텝 S89에서, CPU(120)는 산출한 시계열의 최대 리아프노프 지수 λ(j)에 의거하여 별자리 그래프를 생성한다.
CPU(120)는 최대 리아프노프 지수 λ(1)~λ(k)의 값에 대응하는 각도 ξ1~ξk를 산출한다. 이 실시형태에서는, λ이 클수록 각도 ξ를 크게 하도록 하고 있다. 다음으로, CPU(120)는 도 23에 도시한 바와 같이, 원점 O를 기점으로 하고, λ(1) 의 값에 대응하는 각도 ξ1에 의해 벡터를 그린다. 또한, 이 벡터의 선단을 기점으로 하고, λ(2)의 값에 대응하는 각도 ξ2에 의해 벡터를 그린다. 이것을 반복하여, λ(k)의 값에 대응하는 각도 ξk까지 벡터를 그린다. 또한, 각 벡터의 길이는 λ의 값에 관계없이 동일하게 한다.
이와 같이 하여 생성된 별자리 그래프 차트를 도 32에 도시한다. 그래프의 묘화 영역은 예를 들면, 3개의 영역 A, B, C로 색을 구분하여 나타내고 있으며, 그 위에 별자리 그래프(105)가 표시된다. 영역 A, B, C의 순으로 정신적 면역도가 높다. CPU(120)는 이 별자리 그래프 차트의 데이터를 통신 회로(125)를 통하여 컴퓨터(58)에 송신한다.
컴퓨터(58)의 CPU(180)는 통신 회로(137)를 통하여 이것을 수신하고(스텝 S53), 디스플레이(186)에 표시한다(스텝 S54). 이에 따라, 사용자는 도 32에 도시한 바와 같은 별자리 그래프 차트를 볼 수 있다. 어느 영역에 별자리 그래프(105)가 위치하는가에 따라, 정신적 면역도를 판정할 수 있다. 또한, 별자리 그래프(105)의 변동 상태에 따라, 변동의 크기를 알 수 있다. 또한, 변동이 작으면 별자리 그래프가 직선적으로 되어, 별자리 그래프가 외측의 반경선(300)까지 이르게 되고, 변동이 크면 별자리 그래프의 지그재그가 커져서, 반경선(300)까지 이르지 못하게 된다. 따라서, 반경선(300)에 어느 정도까지 가까워졌는지의 여부도 지표의 하나로 할 수 있다.
상기 실시형태에서는, 컴퓨터(28)를 단말 장치로 하고 있지만, PDA나 휴대 전화 등 인터넷에 접속할 수 있는 기기라면 단말장치로서 사용할 수 있다..
또한, 서버 장치 측에, 사용자마다 생체 데이터 취득일과 대응지어서 별자리 그래프를 기록해 두고, 도 33에 도시한 바와 같이, 현재의 별자리 그래프(105a) 뿐만 아니라, 과거의 별자리 그래프(105b)를 이력으로서 나타내도록 해도 무방하다. 이 때, 도시한 바와 같이, 각 별자리 그래프의 근방에, 측정 연월일을 표시하는 것이 바람직하다. 이와 같이 이력을 나타냄으로써, 사용자는 정신적 면역도의 변화를 알 수 있다.
이 실시형태에서는, 1회만의 측정을 행하고 있지만, 도 5의 실시형태와 같이 복수회의 측정을 행하고, Weightedλ를 산출하여 처리를 실행하도록 해도 무방하다.
또한, 이 실시형태에서는, 별자리 그래프를 컴퓨터(28)에 송신하여 표시하도록 하고 있지만, 별자리 그래프 대신에(혹은 별자리 그래프에 더하여) 제1 실시형태에서 산출한 정신적 면역도 등을 송신하여 표시하도록 해도 무방하다.
상기 각 실시형태에서는, 의사 소통력이나 치매도에 대한 판정을 행하고 있지만, 이동, 식사, 배설, 입욕, 탈의, 미용 등의 다른 정신적 면역력 등의 심리학적 데이터에 대해서도 유사하게 판정을 행할 수 있다.
3. 본건 발명의 실시형태（제3 실시형태）
도 37에 본 발명에 따른 표시 대상 데이터의 이력 표시 시스템(100)의 기능 블록도를 도시한다.
표시 대상 데이터의 이력 표시 시스템(100)은 원호의 중심으로부터, 표시 대상 데이터의 값에 대응한 각도로 상기 원호 위의 특정 위치까지 선분을 표시함으로 써, 별자리 그래프에 있어서의 표시 대상 데이터의 이력을 표시하는 시스템으로서, 기억 수단(101), 원호 정의 수단(103), 직선 정의 수단(105), 교점 연산 수단(107) 및 연결 표시 수단(109)을 구비하고 있다.
기억 수단(101)은 복수의 표시 대상 데이터를 시계열 순으로 기억한다. 원호 정의 수단(103)은 소정 반경의 기준 원호로부터 소정 간격으로 커지는 소정 개수의 동심 원호를 정의한다. 직선 정의 수단(105)은 상기 복수의 표시 대상 데이터를 기억 수단(101)으로부터, 시계열 오름순으로 판독하여, 상기 기준 원호의 중심을 지나서, 표시 대상 데이터에 따른 각도로 정의된 복수의 직선을 오름순으로 정의한다. 교점 연산 수단(107)은 상기 정의된 오름순의 직선 중에서 제p 순위의 직선과, 상기 기준 원호로부터 제p 순위의 동심 원호의 교점에 대하여, 순위 수 p를 변경하면서 복수개 구한다. 연결 표시 수단(109)은 교점 연산 수단(107)이 연산한 복수의 교점을 시계열 순으로 선분으로 연결하고, 이것을 표시한다.
본 실시형태에서는, 표시 대상 데이터의 이력 표시 시스템(100)을 도 27에 도시한 바와 같이, 단말 컴퓨터인 휴대 전화(58)와 서버 장치(60)로 구성했다. 휴대 전화 (58) 및 서버 장치(60)의 하드웨어 구성에 대해서는, 도 28, 도 29와 유사하므로 설명은 생략한다.
다음으로, 본 시스템에서의 표시 처리에 대하여, 도 38을 이용하여 설명한다. 여기에서는, 휴대 전화(58)로부터 이미 계측 결과가 송신되어, 하드 디스크(28)에는 1일 1회의 계측으로, 합계 7일분의 계측 결과가 시계열 순으로 기억되어 있으며,휴대 전화(58)의 조작자는 메모리(182)에 내장된 브라우저 프로그램에 의해, 서버 장치(60)의 소정의 URL에 액세스하여, 이력 데이터의 표시 요구를 한 것으로 한다.
1회의 계측 결과에 의거한 리아프노프 지수의 연산 방법에 대하여 설명한다. 본 실시형태에서는, 상기 제2 실시형태와 마찬가지로, 계측 시간을 1분간으로 했다. 맥파 데이터는 200회/초로 검출하도록 했으므로, 1회의 계측으로 12000점의 맥파 데이터가 얻어진다. 이것에 상기 제2 실시형태와 유사한 연산 처리를 행하여, 43개의 리아프노프 지수를 구하고, 그 평균값 m을 계측값으로 했다.
구체적으로는, 선두로부터 3500점까지 리아프노프 지수를 구한다. 다음으로, 이것을 200점씩 시프트하여, 200번째로부터 3700점까지의 3500점에서 리아프노프 지수를 구한다. 이것을 3500점에 의한 연산이 가능한 동안 반복하면, (12000-3500)/200=42.5가 되므로, 43개의 리아프노프 지수가 얻어진다. 또한, 이와 같은 3500점이나 몇 점씩 시프트량은 절대적인 값이 아니며, 계측하는 특성에 따라 변경해도 무방하다.
CPU(120)는 이와 같이 계측된 데이터에 대하여, 7개의 시계열 순의 데이터를 추출하고, 각 값으로부터 각도 ξ를 연산하고, 7개의 직선 L1~L7를 정의한다(도 38의 스텝 S101). 예를 들면, 직선 L1은 원점 O를 기점으로 하고, λ(1)의 값에 대응하는 각도 ξ1에 의해 정의된다. 직선 L2~직선 L7에 대해서도 유사하다. 이에 따라, 시계열 순으로 7개의 직선이 정의된다. 각 값으로부터 각도 ξ를 연산하는 방법에 대해서는, 상기 제2 실시형태와 유사하지만 간단하게 설명한다.
맥파 데이터는 경험칙에 따르면, 0~10의 범위로 분류된다. 또한, 별자리 그 래프에서는, 반원으로 분포를 표현하기 위해, 리아프노프 지수의 값의 범위가 0~10이라면, 0도의 경우에 M=0, 180도라면 M=10이 되도록 표시해도 무방하다. 따라서, 43개의 리아프노프 지수의 평균값 M이 “5”이면, ξ1=(180×M)/10=90도가 된다.
또한, 본 실시형태에서는 직선의 각도 ξ는 도 23의 경우와 반대 방향으로 정의하고 있지만, 동일한 방향으로 정의하는 것도 가능하다.
다음으로, CPU(120)는 등간격으로 7중의 동심 반원을 정의한다(스텝 S103). 본 실시형태에서는, 도 39에 도시한 바와 같이, 가장 외측의 원호 C7의 1/2의 반경을 가지는 기준 원호 C1을 정의하고, 이 기준 원호 C1과 원호 C7의 간격을 5등분하고, 5개의 원호 C2~C6을 정의하고, 합계 7개의 동심원을 정의했다.
다음으로, CPU(120)는 처리 번호 k를 초기화한다(도 38의 스텝 S105). CPU(120)는 k번째의 직선과 k번째의 원호의 교점 pk를 구한다(스텝 S107). 이 경우, k=1이므로, 직선 L1과 원호 C1의 교점 p1을 구한다. 다음으로, CPU(120)는 점 p(k-1)와 점 pk를 선분으로 연결한다(스텝 S109). 이 경우, k=1이므로, CPU(120)는 점 p0과 점 p1을 선분으로 연결한다. 본 실시형태에서는, 점 p0는 원호의 중심으로 했으므로, 이러한 선분은 직선 L1과 동일하다(도 40 참조).
CPU(120)는 처리 번호 k가 최종인지의 여부를 판단한다(스텝 S111). 이 경우, 최종은 아니므로, 처리 번호 k를 인크리먼트하고(스텝 S113), k번째의 직선과 k번째의 원호의 교점 pk를 구한다(스텝 S107). 이 경우, k=2이므로 직선 L2와 원호 C2의 교점 p2를 구한다. 다음으로, CPU(120)는 점 p(k-1)과 점 pk를 선분으로 연결한다(스텝 S109). 이 경우, k=2이므로, CPU(120)는 점 p1와 점 p2를 선분으로 연결 한다(도 40 참조). CPU(120)는 처리 번호 k가 최종인지의 여부를 판단한다(스텝 S111). 이 경우, 최종은 아니므로 처리 번호 k를 인크리먼트하고(스텝 S113), 스텝 S107~스텝 S113의 처리를 반복한다.
이에 따라, 도 41에 도시한 바와 같이, 점 p0~p7를 연결한 꺾은 선 그래프와 같은 표시 이력을 작성한다. CPU(120)는 작성한 표시 이력의 화면 데이터를 휴대 전화 (58)에 송신한다. 휴대 전화(58)의 브라우저 프로그램은 이러한 데이터를 받아서, 이것을 표시부(56)에 표시한다.
본 실시형태에서는, 동심원을 복수개 정의하고, 이력 데이터의 근원이 되는 시계열 데이터로 정의되는 직선과 대응하는 동심원과의 교점을 구하도록 했다. 따라서, 직선의 각도를 변경하지 않고, 소정의 횟수로 가장 외측의 원호 위까지, 선분의 단부를 위치시킬 수 있다. 또한, 원호의 중심으로부터 직선을 정의하고, 대응하는 원호와의 교점을 연산하고 있으므로, 직선의 기울기의 변화가 더욱 크게 표현된다. 또한, 직선의 기울기를 변화시키지 않고, 이력 데이터로서 표시할 수 있다.
또한, 본 실시형태에서는 서버와 단말로 구성했으므로, 서버에서는 이력 표시 데이터를 작성하고, 이것을 단말에 송신하고, 단말에서는 이것을 수취하여, 화면에서 표시하도록 해도 무방하다.
4. 다른 실시형태
또한, 사용자가 마우스(2)를 사용하여 지첨 맥파의 계측을 행할 때에, 해당 사용자의 그 시점의 자기 판단 데이터를 입력하는 입력 화면을 표시해 두고, 사용자가 이것을 입력하도록 해도 무방하다. 예를 들면, 도 42에 도시한 바와 같이, 그 시점의 “식욕”, “수면”, “기력”, “체력”에 대하여 “◎”, “○”, “△”, “×”을 각각 선택 입력할 수 있도록 해도 무방하다. 그리고, 도 41에 도시한 이력 표시를 행할 때에, 그 이력도 표시하도록 해도 무방하다. 예를 들면 1일에 1회, 합계 7일분 계측한 경우에, 도 42에 도시한 조합은 7세트 표시되게 된다. 이에 따라, 자기 판단 데이터의 이력도 함께 표시할 수 있다.
또한, 본 실시형태에서는 1일에 1회 계측하는 경우에 대하여 설명했지만, 1일에 복수회 계측하도록 해도 무방하다.
또한, 이하와 같이 본 실시형태에서는 43개의 리아프노프 지수의 평균값에 의해 각도 ξ의 직선을 정의했지만, 평균값에 더하여, 다시 표준 편차를 구하고, 이것을 표시하도록 해도 무방하다. 구체적으로는 이하와 같이 해도 무방하다.
43개의 리아프노프 지수의 평균값 M을 구할 때에, 그 표준 편차 sd도 구한다. 평균값 M에 표준 편차 sd를 플러스한 값과 마이너스한 값을 구하고, 평균값의 경우와 마찬가지로 하여 각도로 변환하고, 두 직선 Mm, Mn을 정의한다(도 44A 참조). 또한, 중심은 기준 원과 동일하고, 기준 원과 소정 비율의 반경의 원호를 분산 결정용 원호 Cb로서 정의한다. 본 실시형태에서는, 분산 결정용 원호 Cb를 가장 내측의 원호의 1.15배의 직경으로 정의했다. 분산 결정용 원호 Cb와 상기 두 직선의 교점을 지나서, 교점 pkb를 중심으로 하는 원 Cbk를 정의한다. 원 Cbk는 해당 직선 Lk의 시계열 순으로 대응하는 원호와의 교점 Pk로 이동하여 표시한다. 이에 따라, 해당 직선 Lk에 있어서의 분산을 교점 Pk 위에 표시할 수 있다. 예를 들면, 이 경우 k=6인 경우, 도 44에 도시한 바와 같이 점 P6에 표시된다.
이와 같이, 분산을 나타내는 표준 편차에 의거하여 특정한 원을 꺾은 선 그래프의 굴곡점 위에 표시함으로써, 분산도 사용자에게 통지할 수 있다. 도 45에 복수회의 계측에 있어서의 분산의 원을 표시한 별자리 그래프를 도시한다.
이 때, 미리 sd=1. 0의 경우에, 분산 결정용 원호와 상기 두 직선의 교점의 거리로 정의되는 원을 분산 기준 원으로 하여, 표시 수단의 어느 쪽에 표시하도록 해도 무방하다.
이와 같이 하여, 본건 표시 방법과 같이, 별자리 그래프를 이용하여 동심원으로 이력을 표시한 경우에, 각 데이터에 있어서의 표준 편차를 조작자에게 통지할 수 있다. 본 실시형태에서는, 표준 편차를 통지하기 위한 원 Cb를 정의하고, 다시, 연산한 분산도가 커질수록 해당 직선과의 각도가 커지는 분산 표현 직선을 상기 정의한 직선을 끼워넣도록 2개 정의하고, 그 교점 간의 거리에 따라서, 분산을 나타내는 원을 생성하고, 이것을, 해당 직선 Lk의 시계열 순으로 대응하는 원호와의 교점 Pk로 이동시키고 있다. 따라서, 각 시계열의 데이터에 대하여, 동일한 기준 원을 이용하여 표준 편차를 표기할 수 있다.
또한, 원 Cbk는 두 직선 Mm, Mn과의 교점을 지나서, 교점 pkb를 중심으로 했지만, 이것에 한정되지 않고, 예를 들면, 교점 pkb를 중심으로 하여, 두 직선 Mm, Mn의 거리를 직경으로 하는 원으로 정의해도 무방하다. 또한, 직선 Mm, Mn은 직선 Lk를 축으로 하여 선 대칭의 관계에 있으므로, 원 Cbk를 두 직선 Mm, Mn과의 교점을 지나서, 교점 pkb를 중심으로 한 원으로 정의한다면, 두 직선을 구할 필요는 없고, 직선 Mm, Mn의 어느 쪽을 구해도 무방하다. 또한, 원 Cbk는 교점 pkb를 중심으 로 하여 두 직선 Mm, Mn에 접하는 원으로 해도 무방하다.
또한, 본 실시형태에서는 복수의 데이터를 판독하여, 꺾은 선 그래프와 같은 별자리 그래프를 표시하는 경우에 대하여 설명했지만, 1개의 계측 결과에 대하여, 평균값으로 직선의 각도를 정의하고, 그 분산 상태를 상기 표준 편차로부터 결정하고, 이것을 별자리 그래프의 최대 원호 위에 표시하도록 해도 무방하다.
또한, 직선 Lk의 표기 방법으로서는 이하의 변형도 가능하다. 동심원을 정의할 때까지는 동일하고, 다음 직선을 정의할 때 , 그 직전에 구한 원호 위의 교점을 지나는 소정 각도의 직선으로서 정의한다. 그리고 그 다음의 원호와의 교점까지의 선분으로서 정의한다. 이러한 방법에 의해서도, 각도를 변경하지 않고 소정 개수의 이력으로 외주원 위에 교점을 구할 수 있다. 도 34의 데이터를 이러한 형식으로 표시한 경우의 표시예를 도 43에 도시한다.
본 실시형태에서는 기준 원호는 가장 외측의 원호의 1/4의 반경으로 했지만, 이것에 한정되지 않고, 소정 비율로 임의로 해도 무방하다.
본 실시형태에서는 정의하는 원호의 수를 결정해 두고, 이것과 동일한 개수의 표시 대상 데이터를 판독하도록 했지만, 표시 대상 데이터의 개수가 지정되면, 정의하는 원호를 결정하도록 해도 무방하다.
본 실시형태에서는 동일한 비율로 커지도록 했지만, 이것에 대해서도 소정의 비율로 커지도록 해도 무방하다.
본 실시형태에서는 가장 작은 원호를 개시 원호로 했지만, 가장 외측으로부터 작아지도록 구하도록 해도 무방하다.
또한, 상기 교점을 구한 원호 c1~c7에 대해서는 비표시로 해도 무방하다.
본 실시형태에서는 계측한 데이터로서 지첨 맥파를 채용한 경우에 대하여 설명했지만, 별자리 그래프에 시계열 데이터를 표시한다면 이것에 한정되지 않고, 예를 들면, 혈압 등의 생체 데이터이어도 무방하고, 또한 생체 데이터 이외에도 시계열로 그 변화를 표기하는 경우 등 모든 경우에 채용할 수 있다.
상기 실시형태에서는 각 기능을 실현하기 위하여, CPU를 이용하여 소프트웨어에 의해 이것을 실현하고 있다. 그러나, 그 일부 혹은 모두를 논리 회로 등의 하드웨어에 의해 실현해도 무방하다.
또한, 상기 프로그램의 일부의 처리를 오퍼레이팅 시스템(OS)에서 행하도록 해도 무방하다.
또한, 별자리 그래프에 표시하는 시계열 데이터에 대해서는, 카오스 해석을 한 것에 한정되지 않는다.
상기에서는 본 발명을 바람직한 실시형태로서 설명했지만, 각 용어는 한정을 위하여 이용한 것이 아니며 설명을 위하여 이용한 것으로서, 본 발명의 범위 및 정신을 벗어나지 않고 첨부한 특허청구범위의 범위에서 변경할 수 있다.

Claims (11)

  1. 원호의 중심으로부터, 표시 대상 데이터의 값에 대응한 각도로 상기 원호 위의 특정 위치까지 선분을 표시함으로써, 별자리 그래프에 있어서의 표시 대상 데이터의 이력 표시 시스템으로서,
    복수의 표시 대상 데이터를 시계열 순으로 기억하는 기억 수단과,
    소정 반경의 기준 원호로부터 소정 간격으로 커지는 소정 개수의 동심 원호를 정의하는 원호 정의 수단과,
    상기 복수의 표시 대상 데이터를 상기 기억 수단으로부터 시계열 오름 순으로 판독하여, 상기 기준 원호의 중심을 지나서, 표시 대상 데이터에 따른 각도로 정의된 복수의 직선을 오름 순으로 정의하는 직선 정의 수단과,
    상기 정의된 오름 순의 직선 중에서 제p 순위의 직선과 상기 기준 원호로부터 제p 순위의 동심 원호와의 교점에 대하여, 순위수 p를 변경하면서 복수개 구하는 교점 연산 수단과,
    상기 교점 연산 수단이 연산한 복수의 교점을 시계열 순으로 선분으로 연결하고, 이것을 표시하는 연결 표시 수단을 구비하고,
    상기 표시 대상 데이터는 각각 복수의 계측 결과 데이터로 구성되어 있으며,
    상기 직선 정의 수단은 각 표시 대상 데이터에 대하여, 복수의 계측 결과 데이터의 평균값으로부터 해당 직선의 각도를 정의함과 아울러, 상기 복수의 계측 결과 데이터의 분산도를 연산하여, 연산한 분산도가 커질수록 해당 직선과의 각도가 커지는 분산 표현 직선을 상기 정의한 직선을 끼워넣도록 2개 정의하고,
    상기 기준 원호의 소정 비율의 반경을 갖는 제2 기준 원호와, 상기 표시 대상 데이터마다의 2개의 분산 표현 직선을 상기 정의한 직선과의 교점을 구하고, 이러한 2개의 교점에 의거하여 직경이 결정되는 분산 표현 원을 정의하는 분산 표현 원 정의 수단을 구비하고,
    상기 연결 표시 수단은 상기 분산도 연산 수단이 정의한 분산 표현 원을 대응하는 교점 위에 표시하는 것을 특징으로 하는 별자리 그래프에 있어서의 표시 대상 데이터의 이력 표시 시스템.
  2. 원호의 중심으로부터, 표시 대상 데이터의 값에 대응한 각도로 상기 원호 위의 특정 위치까지 선분을 표시함으로써, 별자리 그래프에 있어서의 표시 대상 데이터의 이력 표시 시스템으로서,
    복수의 표시 대상 데이터를 시계열 순으로 기억하는 기억 수단과,
    소정 반경의 기준 원호로부터 소정 간격으로 반경이 큰 소정 개수의 동심 원호를 정의하는 원호 정의 수단과,
    상기 복수의 표시 대상 데이터 중에서 시계열 오름 순의 제1 순위의 표시 대상 데이터를 판독하여, 상기 기준 원호의 중심을 지나서, 각 표시 대상 데이터에 따른 각도로 정의된 직선과 상기 기준 원호와의 교점을 구하는 제1 교점 연산 수단과,
    직전에 교점을 구한 표시 대상 데이터의 다음 순위의 표시 대상 데이터를 판 독하여, 상기 직전에 구한 교점을 지나서, 해당 교점을 구한 다음으로 큰 원호와의 교점을 차순위 교점으로서 연산하고, 이러한 순위 교점을 반복하여 연산하는 차순위 교점 연산 수단과,
    상기 기준 원호의 중심으로부터 상기 제 1 교점 연산 수단이 구한 교점, 또한 상기 차순위 교점 연산 수단이 구한 복수의 차순위 교점을 시계열 순으로 선분으로 연결하고, 이것을 표시하는 연결 표시 수단을 구비한 것을 특징으로 하는 별자리 그래프에 있어서의 표시 대상 데이터의 이력 표시 시스템.
  3. 원호의 중심으로부터, 표시 대상 데이터의 값에 대응한 각도로 상기 원호 위의 특정 위치까지 선분을 표시함으로써, 별자리 그래프에 있어서의 표시 대상 데이터의 이력 표시 장치로서,
    소정 반경의 기준 원호로부터 소정 간격으로 직경이 변화하는 소정 개수의 동심 원호를 정의하는 원호 정의 수단과,
    복수의 표시 대상 데이터가 시계열 순으로 부여되면, 상기 기준 원호의 중심을 지나서, 표시 대상 데이터에 따른 각도로 정의된 복수의 직선을 시계열 순으로 정의하는 직선 정의 수단과,
    순위수 p가 부여되면, 상기 복수의 직선 중에서 제p 순위의 직선과 상기 기준 원호로부터 제p 순위의 동심 원호와의 교점을 연산하는 교점 연산 수단과,
    상기 교점 연산 수단에 순위수 p를 변경하면서, 복수개 부여하는 반복 수단과,
    상기 연산된 복수의 교점을 시계열 순으로 선분으로 연결하고, 이것을 표시하는 연결 표시 수단을 구비한 것을 특징으로 하는 별자리 그래프에 있어서의 표시 대상 데이터의 이력 표시 장치.
  4. 원호의 중심으로부터, 표시 대상 데이터의 값에 대응한 각도로 상기 원호 위의 특정 위치까지 선분을 표시함으로써, 별자리 그래프에 있어서의 표시 대상 데이터의 이력 표시 장치로서,
    복수의 표시 대상 데이터를 시계열 순으로 기억하는 기억 수단과,
    소정 반경의 기준 원호로부터 소정 간격으로 직경이 변화하는 소정 개수의 동심 원호를 정의하는 원호 정의 수단과,
    상기 복수의 표시 대상 데이터 중에서 시계열 오름순의 제1 순위의 표시 대상 데이터를 판독하여, 상기 기준 원호의 중심을 지나서, 해당 표시 대상 데이터에 따른 각도로 정의된 직선과 상기 기준 원호와의 교점을 구하는 제1 교점 연산 수단과,
    직전에 교점을 구한 표시 대상 데이터의 차순위의 표시 대상 데이터를 판독하여, 상기 직전에 구한 교점을 지나서, 해당 표시 대상 데이터에 따른 각도로 정의된 직선과 해당 교점을 구한 차순위의 원호와의 교점을 차순위 교점으로서 연산하는 차순위 교점 연산 수단과,
    상기 차순위 교점 연산 수단에, 다시 차순위의 교점을 반복하여 연산시키는 반복 연산 수단과,
    상기 기준 원호의 중심과 상기 제 1 교점 연산 수단이 구한 교점, 및 상기 차순위 교점 연산 수단이 구한 복수의 차순위 교점을 시계열 순으로 선분으로 연결하고, 이것을 표시하는 연결 표시 수단을 구비한 것을 특징으로 하는 별자리 그래프에 있어서의 표시 대상 데이터의 이력 표시 장치.
  5. 제3항 또는 제4항에 있어서, 상기 연결 표시 수단은 상기 교점을 구한 원호에 대해서도 표시하는 것을 특징으로 하는 이력 표시 장치.
  6. 제3항 또는 제4항에 있어서, 사용자로부터 상기 각 표시 대상 데이터를 검출하는 검출 수단과,
    상기 표시 대상 데이터를 검출할 때에, 해당 사용자의 그 시점의 자기 판단 데이터를 입력하는 입력 수단을 구비하고,
    상기 연결 표시 수단은 상기 시계열 순으로 연결한 선분과 함께, 상기 자기 판단 데이터를 표시하는 것을 특징으로 하는 이력 표시 장치.
  7. 원호의 중심으로부터, 표시 대상 데이터의 값에 대응한 각도로 상기 원호 위의 특정 위치까지 선분을 표시함으로써, 별자리 그래프에 있어서의 표시 대상 데이터의 이력 표시 데이터를 생성하는 장치로서,
    소정 반경의 기준 원호로부터 소정 간격으로 직경이 변화하는 소정 개수의 동심 원호를 정의하는 원호 정의 수단과,
    복수의 표시 대상 데이터가 시계열 순으로 부여되면, 상기 기준 원호의 중심을 지나서, 표시 대상 데이터에 따른 각도로 정의된 복수의 직선을 시계열 순으로 정의하는 직선 정의 수단과,
    순위수 p가 부여되면, 상기 복수의 직선 중에서 제p 순위의 직선과 상기 기준 원호로부터 제p 순위의 동심 원호와의 교점을 연산하는 교점 연산 수단과,
    상기 교점 연산 수단에 순위수 p를 변경하면서, 복수개 부여하는 반복 수단과,
    상기 연산된 복수의 교점을 시계열 순으로 선분으로 연결한 이력 표시 데이터를 생성하는 생성 수단을 구비한 것을 특징으로 하는 별자리 그래프에 있어서의 표시 대상 데이터의 이력 생성 장치.
  8. 원호의 중심으로부터, 표시 대상 데이터의 값에 대응한 각도로 상기 원호 위의 특정 위치까지 선분을 표시함으로써, 별자리 그래프에 있어서의 표시 대상 데이터의 이력을 생성하는 장치로서,
    소정 반경의 기준 원호로부터 소정 간격으로 직경이 변화하는 소정 개수의 동심 원호를 정의하는 원호 정의 수단과,
    복수의 표시 대상 데이터가 시계열 순으로 부여되면, 상기 복수의 표시 대상 데이터 중에서, 시계열 오름 순의 제1 순위의 표시 대상 데이터를 판독하여, 상기 기준 원호의 중심을 지나서, 해당 표시 대상 데이터에 따른 각도로 정의된 직선과 상기 기준 원호와의 교점을 구하는 제1 교점 연산 수단과,
    직전에 교점을 구한 표시 대상 데이터의 차순위의 표시 대상 데이터를 판독하여, 상기 직전에 구한 교점을 지나서, 해당 표시 대상 데이터에 따른 각도로 정의된 직선과 해당 교점을 구한 차순위의 원호와의 교점을 차순위 교점으로서 연산하는 차순위 교점 연산 수단과,
    상기 차순위 교점 연산 수단에, 다시 차순위의 교점을 반복하여 연산시키는 반복 연산 수단과,
    상기 기준 원호의 중심과 상기 제 1 교점 연산 수단이 구한 교점, 및 상기 차순위 교점 연산 수단이 구한 복수의 차순위 교점을 시계열 순으로 선분으로 연결한 이력 데이터를 생성하는 생성 수단을 구비한 것을 특징으로 하는 별자리 그래프에 있어서의 표시 대상 데이터의 이력 생성 장치.
  9. 제7항 또는 제8항에 있어서, 네트워크 접속된 단말 컴퓨터와 통신을 행하는 통신 수단을 구비하며,
    상기 통신 수단은 상기 생성한 이력 데이터를 상기 단말 컴퓨터에 송신하는 것을 특징으로 하는 이력 생성 장치.
  10. 컴퓨터를, 원호의 중심으로부터 표시 대상 데이터의 값에 대응한 각도로 상기 원호 위의 특정 위치까지 선분을 표시함으로써, 별자리 그래프에 있어서의 표시 대상 데이터의 이력 표시 데이터를 생성하는 장치로서 기능시키기 위한 프로그램으로서,
    소정 반경의 기준 원호로부터 소정 간격으로 직경이 변화하는 소정 개수의 동심 원호를 정의하는 원호 정의 수단과,
    복수의 표시 대상 데이터가 시계열 순으로 부여되면, 상기 기준 원호의 중심을 지나서, 표시 대상 데이터에 따른 각도로 정의된 복수의 직선을 시계열 순으로 정의하는 직선 정의 수단과,
    순위수 p가 부여되면, 상기 복수의 직선 중에서 제p 순위의 직선과 상기 기준 원호로부터 제p 순위의 동심 원호와의 교점을 연산하는 교점 연산 수단과,
    상기 교점 연산 수단에 순위수 p를 변경하면서, 복수개 부여하는 반복 수단과,
    상기 연산된 복수의 교점을 시계열 순으로 선분으로 연결한 이력 표시 데이터를 생성하는 생성 수단을 컴퓨터에 의해 실현하기 위한 프로그램.
  11. 컴퓨터를, 원호의 중심으로부터 표시 대상 데이터의 값에 대응한 각도로 상기 원호 위의 특정 위치까지 선분을 표시함으로써, 별자리 그래프에 있어서의 표시 대상 데이터의 이력을 생성하는 장치로서 기능시키기 위한 프로그램으로서,
    소정 반경의 기준 원호로부터 소정 간격으로 직경이 변화하는 소정 개수의 동심 원호를 정의하는 원호 정의 수단과,
    복수의 표시 대상 데이터가 시계열 순으로 부여되면, 상기 복수의 표시 대상 데이터 중에서, 시계열 오름 순의 제1 순위의 표시 대상 데이터를 판독하여, 상기 기준 원호의 중심을 지나서, 해당 표시 대상 데이터에 따른 각도로 정의된 직선과 상기 기준 원호와의 교점을 구하는 제1 교점 연산 수단과,
    직전에 교점을 구한 표시 대상 데이터의 차순위의 표시 대상 데이터를 판독하여, 상기 직전에 구한 교점을 지나서, 해당 표시 대상 데이터에 따른 각도로 정의된 직선과 해당 교점을 구한 차순위의 원호와의 교점을 차순위 교점으로서 연산하는 차순위 교점 연산 수단과,
    상기 차순위 교점 연산 수단에, 다시 차순위의 교점을 반복하여 연산시키는 반복 연산 수단과,
    상기 기준 원호의 중심과 상기 제 1 교점 연산 수단이 구한 교점, 및 상기 차순위 교점 연산 수단이 구한 복수의 차순위 교점을 시계열 순으로 선분으로 연결한 이력 데이터를 생성하는 생성 수단을 컴퓨터에 의해 실현되기 위한 프로그램.
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