WO2011145312A1 - 情報処理システム、サーバ、及び情報処理方法 - Google Patents

情報処理システム、サーバ、及び情報処理方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2011145312A1
WO2011145312A1 PCT/JP2011/002689 JP2011002689W WO2011145312A1 WO 2011145312 A1 WO2011145312 A1 WO 2011145312A1 JP 2011002689 W JP2011002689 W JP 2011002689W WO 2011145312 A1 WO2011145312 A1 WO 2011145312A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
information
face
group
environmental information
server
Prior art date
Application number
PCT/JP2011/002689
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
宏視 荒
矢野　和男
信夫 佐藤
聡美 辻
知明 秋富
Original Assignee
株式会社日立製作所
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社日立製作所 filed Critical 株式会社日立製作所
Priority to JP2012515743A priority Critical patent/JP5396537B2/ja
Priority to US13/698,437 priority patent/US20130197678A1/en
Publication of WO2011145312A1 publication Critical patent/WO2011145312A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/30—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
    • F24F11/46—Improving electric energy efficiency or saving
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/50—Control or safety arrangements characterised by user interfaces or communication
    • F24F11/52—Indication arrangements, e.g. displays
    • F24F11/523—Indication arrangements, e.g. displays for displaying temperature data
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/50—Control or safety arrangements characterised by user interfaces or communication
    • F24F11/56—Remote control
    • F24F11/58—Remote control using Internet communication
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F24F11/63—Electronic processing
    • F24F11/64—Electronic processing using pre-stored data
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/30—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2140/00—Control inputs relating to system states
    • F24F2140/60—Energy consumption

Definitions

  • the present invention relates to a technique for collecting, tabulating, and displaying environmental information such as temperature, humidity, and illuminance using a sensor device.
  • BEMS Building Energy Management System
  • a technique for controlling an air conditioner using this BEMS technique is known (see, for example, Patent Document 1).
  • Patent Document 2 various sensors such as a temperature sensor, an odor sensor, a humidity sensor, an infrared sensor, and an acceleration sensor are provided for a mobile phone. Based on each detection output, the state of the mobile phone is comprehensively determined, and operation control is performed according to the determined state. For example, when a temperature sensor detects a temperature above a predetermined temperature or below a predetermined temperature, a control command for controlling the output of a voice message asking whether to turn on the power of the air conditioner device and controlling the power on Is transmitted by short-range wireless transmission to remotely control the air conditioner device.
  • a temperature sensor detects a temperature above a predetermined temperature or below a predetermined temperature
  • a control command for controlling the output of a voice message asking whether to turn on the power of the air conditioner device and controlling the power on Is transmitted by short-range wireless transmission to remotely control the air conditioner device.
  • Non-Patent Document 1 Measures that humans always wear sensing devices are steadily advancing, and research is being conducted to constantly measure pulse and temperature by using a bracelet (see, for example, Non-Patent Document 1). In addition, research is being conducted to measure the amount of face-to-face communication between people and the amount of speech by using infrared rays as a name tag type (see, for example, Non-Patent Document 2). Furthermore, research has been started to analyze the relationship between the communication pattern in the organization and productivity using a name tag type sensing device (for example, see Non-Patent Document 3).
  • Patent Document 1 relates to energy management.
  • each output system is associated with a floor or room of a building, which room is consumed, which floor is consumed. It is possible to grasp whether there is a large amount, etc., and to grasp energy consumption and environmental information for each room and building.
  • a thermometer, a hygrometer, etc. are used for energy measurement.
  • the inventors are conducting research to collect environmental information by directly sensing subjects belonging to the organization and manage the energy of the organization. In doing so, I realized that the organizational constraints that govern the activity space of the organization's target audience have a significant impact on energy management.
  • energy management is generally performed by measuring and analyzing energy in units of places. Since stationary sensors such as thermometers and hygrometers used in Patent Document 1 are also often placed on a location basis, the organization administrator should grasp energy consumption and environmental information to reduce energy consumption. If employees are instructed to change the settings of devices such as air conditioners, organizational constraints will not surface. On the other hand, when environmental information is collected and energy management is performed by directly sensing the target persons belonging to the organization, it depends on where each target person is active in the organization. It often happens that it is not appropriate to perform energy management in units of locations.
  • this is a case where a plurality of organizations exist in the same space.
  • group A and group B exist in room 1.
  • the leaders of each group are assumed to be leader a and leader b. Someone may be able to instruct all the employees of groups A and B, but it is generally the leader of each group that can give instructions to each employee.
  • the leader a takes care of the environment, instructs the employee, and tries to use the air conditioner setting weakly. It is assumed that one leader b does not care about the environment.
  • the person in group B may think that his / her group may use a little more energy and may increase the setting of the air conditioner.
  • Group A will accept that it is inevitable that only his / her group will do their best.
  • Another example is when an organization is divided into multiple locations or where operations are performed in different locations. For example, a group C that normally operates in the room 2 may naturally operate in the room 3 of another group D. Group C employees will not be motivated to reduce energy unless they are responsible for the room. Increasing the air conditioning settings can waste energy. An organization manager who conducts energy monitoring for each room instructs a person in group D who normally uses the space to reduce energy, but it cannot perform energy management efficiently.
  • Patent Document 2 various sensors are provided for the mobile phone to perform energy management. However, it is intended for a place where one person is in one space, and no consideration is given to the situation where multiple people are in multiple spaces.
  • An information processing system comprising a terminal attached to each of a plurality of users constituting an organization, a base station that communicates with the terminal, and a server connected to the base station via a network.
  • the terminal includes a first sensor that acquires environment information and a transmission device that transmits the environment information to the base station.
  • the server includes a network interface connected to the network, a processor connected to the network interface, and a recording device connected to the processor.
  • the recording apparatus records a personal information table that stores correspondence between each of the plurality of users and a group of organizations to which the plurality of users belong.
  • the processor receives the environment information via the network interface and records it in the recording device.
  • the processor collects the environment information within a predetermined period for each user, records it in the recording device, and refers to the personal information table. Then, the environmental information within the predetermined period for each group is calculated from the environmental information within the predetermined period for each user, and is output to a display device connected to the information processing system.
  • the server connected via a network to a base station that communicates with terminals installed in each of a plurality of users constituting the organization.
  • the server includes a network interface connected to the network, a processor connected to the network interface, and a recording device connected to the processor.
  • the recording apparatus records a personal information table that stores correspondence between each of the plurality of users and a group of organizations to which the plurality of users belong.
  • the processor receives the environment information acquired by the terminal via the network interface and stores it in the recording device. Based on the environment information, the processor aggregates environmental information within a predetermined period for each user and stores it in the recording device. With reference to the information table, environmental information within a predetermined period for each group is calculated from environmental information within a predetermined period for each user, and is output to a display device connected to the network.
  • An information processing method using an information processing system comprising a terminal attached to each of a plurality of users constituting an organization, a base station that communicates with the terminal, and a server connected to the base station via a network is there.
  • the terminal acquires environmental information and transmits it to the base station.
  • the server associates each of a plurality of users with a group of organizations to which each of the plurality of users belongs, the server totals environmental information within a predetermined period for each user based on the environmental information, and the server uses a plurality of users.
  • the environmental information within the predetermined period for each group is calculated from the environmental information within the predetermined period for each user. Furthermore, environmental information within a predetermined period for each group is displayed.
  • Example 1 is an example of a configuration of the entire system according to a first embodiment. It is an example of a structure of the table which stores the sensing data of Example 1. It is an example of the personal information table of Example 1. 2 is an example of an organization configuration of Example 1.
  • FIG. It is an example of the action analysis data table of Example 1. It is an example of the flow which calculates the operator's activity of Example 1. 3 is an example of a location specifying device list according to the first embodiment. It is an example of the action analysis total data table of Example 1. It is an example of the organization action analysis total data table of Example 1. It is an example of the place total data table of Example 1. It is an example of the work efficiency data table of Example 1. It is an example of the screen which displays the temperature distribution and appropriate temperature of Example 1.
  • the screen which displays the temperature distribution for every floor of Example 1. It is an example of the screen which displays the temperature distribution for every room of Example 1. It is an example of the screen which displays the relationship between the facing positive rate and temperature of Example 1. It is an example of the screen which displays the change for every time of the temperature of Example 1 together with appropriate temperature. It is an example of the screen for analyzing the relationship between the action of Example 1 and temperature. 10 is an example of a configuration of the entire system of Example 2. It is an example of the screen for analyzing the relationship between the action of Example 2, and cooling water consumption.
  • FIG. 1 shows the system configuration of the first embodiment of the present invention.
  • BLD1 and BLD2 in a certain company will be described.
  • Each building has four floors.
  • BLD1 is composed of floors FLR11 to FLR14
  • BLD2 is composed of FLR21 to FLR24.
  • the configuration of the floor will be described by taking FLR11 as an example.
  • This floor is divided into three rooms from RM1 to RM3. In each room, air conditioners AIR1 to AIR3 and lights LT1 to LT3 are installed.
  • the sensor node SN0 includes a processor CPU0, a radio circuit RF0 including an antenna ANT0, a sensor SNS0 such as sound, acceleration, temperature, humidity, illuminance, infrared, color, human sensor, RFID, a memory MEM0 for storing a sensing program, and a button And an output device OUT0 such as an LCD / LED / buzzer.
  • the sensor node acquires sensing data from various sensors at a predetermined sampling period (for example, 0.05 seconds) by the processor CPU executing a sensing program. Then, an identifier for identifying the sensor node, a time stamp, and the like are added to the acquired sensing data and transmitted to the base station device.
  • a predetermined sampling period for example, 0.05 seconds
  • Sensor node can be realized in various shapes.
  • the pulse rate can be determined by irradiating infrared rays toward the inside of the body and sensing the reflection. This utilizes the property that blood flow can be estimated from reflection because blood absorbs infrared rays.
  • the name tag can be provided by providing a function of irradiating infrared rays to the outside and a function of receiving infrared rays from the outside. It is known that it is possible to detect the face-to-face of the people who wear them.
  • Non-Patent Document 1 when both the worker W1 and another worker W2 wear the name tag type sensor node SN0 and face each other, their identifiers are transmitted and received by infrared communication.
  • the details of the sensor node control can be the same as in Non-Patent Document 1 and Non-Patent Document 2.
  • Information sensed by the sensor node SN0 is sent to the base station device BS1 directly by wireless communication or via a repeater.
  • the data may be collected by wired communication with a cradle CRDL1 having a function as a data collection charger and transferred to the base station BS1.
  • Information received by the base station BS1 is stored in the sensor database SD1 of the management server SV1 via the wired network LAN1.
  • the base station device BS1 includes a processor CPU1, a radio circuit RF1, a sensor SNS1 such as sound / acceleration / temperature / humidity / illuminance / infrared / color / human sensor / RFID, a memory MEM1 for storing a data transmission / reception program and a sensor node management program.
  • I / O devices IO0 such as buttons, LCD / LED / buzzer / display, and I / O IF1 with an external network such as the Internet.
  • the base station device BS1 receives sensing data from the sensor node wirelessly or by wire, and attaches its own identifier to the management server SV1 via the wired network LAN1. Data transmission.
  • Position specifying devices POS1 to POS3 are hardware installed for the purpose of detecting that the worker is in the space.
  • it is a device that transmits infrared rays including its own identifier at regular intervals.
  • the infrared rays can be detected by the sensor node SN0.
  • the management server SV1 can know the work location of each worker by associating the received identifier with the location information of the location specifying device.
  • a display device DISP1 used by a data viewer is connected to the LAN1 by a wired or wireless LAN.
  • the management server SV1 includes a network interface IF2, a processor CPU2, a memory MEM2, a sensor database SD1, and a recording device DB1.
  • the network interface IF2 is an interface for connecting to the wired network LAN1.
  • the sensor database SD1 stores sensing data acquired by various sensors.
  • the recording device DB1 records various programs and various data tables described later.
  • the sensor database SD1 and the recording device DB1 are, for example, a hard disk drive, a CD-ROM drive, a flash memory, or the like.
  • the sensor database SD1 and the recording device DB1 can be configured by one recording device.
  • the processor CPU2 realizes various functions by reading various programs stored in the recording device DB1 into the memory MEM2 and executing them. Specifically, the processor CPU2 totals sensing data by executing the behavior analysis program AR1, and analyzes the behavior information and environmental information of each worker from the total value for each unit time (for example, one minute). To do.
  • the action information indicates whether each worker is in an active state or not and is facing another worker.
  • the environmental information includes temperature, illuminance, humidity, and the like.
  • the behavior analysis data which is the analysis result is stored in the behavior analysis data table AEDATA shown in FIG.
  • the processor CPU2 executes the state totalization program SSUM, thereby summing up the environmental information such as the temperature when each worker is working based on the behavior analysis data by distinguishing the behavior types.
  • the behavior analysis total data which is the total result is stored in the behavior analysis total data table SAEDATA shown in FIG.
  • the processor CPU2 executes the organization totalization program STSUM, and based on the behavior analysis data, environmental information such as temperature when working for each group or team is differentiated and tabulated for each type of behavior. To do.
  • the organization behavior analysis summary data which is the summary result, is stored in the organization behavior analysis summary data table TSUM shown in FIG.
  • the processor CPU2 executes the location totaling program SLSUM, and based on the behavioral analysis data, aggregates environmental information such as temperature when working for each location, for each type of behavior.
  • the place total data which is the total result is stored in the place total data table LSUM shown in FIG.
  • the processor CPU2 calculates the work efficiency data indicating the work efficiency of each worker by executing the behavior analysis program SPSUM, and stores it in the work efficiency data table PSUM shown in FIG. Furthermore, the processor CPU2 calculates appropriate environment information (for example, appropriate temperature) PVALUE based on the work efficiency data and environment information of each worker by executing the appropriate environment analysis program SEAN.
  • appropriate environment information for example, appropriate temperature
  • the processor CPU2 executes a behavior / environment information correlation analysis program SPAN to perform a correlation analysis between each worker's behavior index and the environment information.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of sensing data stored in the sensor database SD1 of the management server SV1 when the management server receives the sensing data transmitted by the sensor node.
  • sensing data, sensor node identification information used by the worker, worker identification information, and the like are managed in association with each other.
  • the table TIR1 is a table that stores temperature data, illuminance data, and infrared detection data in association with each other.
  • the column RMACID stores the network address of the device. In the column RUPTM, the time when the data is stored in the table SD1 is recorded.
  • the column RGWAD stores an identifier of a base station device (for example, BS1) that has received data wirelessly.
  • the column RAPHD stores the sensor node type. For example, 1 is stored in the bracelet type sensor node, 2 is stored in the name tag type sensor node, and the like.
  • the column RDATY stores the type of data stored in the wireless packet.
  • 1 is stored for data in which temperature data, illuminance data, and infrared detection data are stored as a set
  • 2 is stored for acceleration data
  • 3 is stored for audio data, and the like.
  • the column RSENU is a periodic counter that is assigned from 0000 to FFFF in the order of frame transmission at the sensor node, and is reset to 0000 next to FFFF.
  • the sequence number of the first frame is stored.
  • the same sampling identifier is assigned to divided frames including data sampled in the same sensing period.
  • the column ROBPE stores the current sensing interval (for example, 10 seconds / time) of the sensor node.
  • the column RSEPE stores the current wireless transmission interval of the sensor node.
  • RSARA stores a sensor data acquisition cycle (for example, 50 Hz) in the sensor node.
  • the column RSANU stores the current sampling count of the sensor node.
  • the column RUSID stores the identification ID of the user who uses this node.
  • the total number of divided frames is n, n ⁇ 1, n ⁇ 2,. In the case of 1, it represents the final divided frame, and 0 represents the 256th frame.
  • the column RFRSI stores the total number of a series of frames transmitted in division.
  • the column RIST stores the time of the sensor node when this data is acquired by the sensor.
  • the column RTEMP stores the temperature data acquired by the sensor node.
  • the illuminance data acquired by the sensor node is stored.
  • a column RBALE stores a value indicating the remaining battery level of the sensor node, for example, a power supply voltage.
  • the column RLQI stores a value indicating the wireless communication quality between the sensor node and the base station, for example, LQI (LINK QUALITY INDICATOR).
  • the column RIRDS stores the number of detected infrared data stored in this data.
  • the column RIR stores the infrared data acquired by the sensor node. As infrared data, an identification ID of another worker and an identification ID of a position specifying device are stored.
  • the column RHD stores data acquired by the human sensor of the sensor node.
  • the column RCOL stores information acquired by the color sensor of the sensor node.
  • the column RHUM stores information acquired by the sensor node humidity sensor.
  • the table TACC1 stores acceleration sensor data instead of data such as infrared rays in the table TIR.
  • the same contents as the table TIR1 are stored between the column RMACID and the column RIST.
  • the column RACDS stores the number of detected acceleration data stored in this data.
  • the column RACC stores acceleration data acquired by the sensor node.
  • the table TVO1 stores audio data instead of data such as infrared rays in the table TIR.
  • the same contents as the table TIR1 are stored between the column RMACID and the column RIST.
  • the column RVODS stores the number of detected audio data stored in this data. In the column RVODA, audio data acquired by the sensor node is stored.
  • FIG. 3 shows the personal information table TEAMINFO stored in the recording device DB1 of FIG.
  • the personal information table TEAMINFO stores worker information such as each worker's affiliation, position, and seating location in association with the identification ID of each worker. This worker information is input and stored in advance by a data viewer or the like from the display device DISP1.
  • the example of the data in FIG. 3 stores organization data configured like the organization chart ORGCHART in FIG.
  • FIG. 4 there are 18 workers W1 to W18 in this organization, and it is composed of four groups A to D.
  • the leaders of each group are W1, W8, W13, and W16.
  • a group consists of one or more teams. In the example of FIG. 4, it is assumed that group A is composed of two teams and B is composed of two teams. Team leaders are W2, W5, W9, W11, W14, and W17.
  • the column USERID stores the identification ID of the worker who uses the sensor node.
  • the name of the worker is stored in the column UNNAME.
  • the column GROUPID stores an ID for identifying the group to which the worker belongs.
  • a flag representing the leader of the group is stored. For example, 1 is stored in the leader of the group, and 0 is stored in other cases.
  • the column TEAMID stores an ID for identifying the team to which the worker belongs.
  • a column TLEDER stores a flag representing a team leader. For example, 1 is stored in the reader, and 0 is stored in other cases.
  • the column POSID stores information representing the position.
  • the column ROOMID stores room identification information formally registered as the location value of each employee.
  • the column FLOORID stores information for identifying the floor on which the room designated in the column ROOMID is located.
  • the column BLDID stores information for identifying a building or area having a floor specified by the column FLOORID.
  • FIG. 5 shows a configuration example of the behavior analysis data table AEDATA stored in the recording device DB1 of the management server SV1.
  • the management server SV1 executes the behavior analysis program AR1 with respect to the sensing data at a predetermined timing, interprets the behavior of each worker, and stores it in the behavior analysis data table AEDATA.
  • the structure of the behavior analysis data table AEDATA shown in FIG. 5 will be described.
  • the column RUSID stores an ID for identifying the worker. It is obtained by referring to the value of RUSID in each table shown in FIG.
  • the column RSMIN stores the time when the sensor node measured the data stored in the row. Here, it is assumed that each row stores one minute of data.
  • temperature information at the time is recorded. This is obtained by referring to the value of the temperature data RTEMP in the table TIR1 of the sensor database SD1 and calculating the corresponding average value and mode value for one minute.
  • the illuminance information at the time is recorded. Similar to the temperature, this is obtained by referring to the value of the illuminance data RLUX in the table TIR1 of the sensor database SD1 and calculating the corresponding average value or mode value for one minute.
  • the humidity information at the time is recorded. Similarly to the temperature, this is obtained by referring to the value of the humidity data RHUM in the table TIR1 of the sensor database SD1 and calculating the corresponding average value and mode value for one minute.
  • the degree of worker activity is calculated by the following method and stored in the column ACTV.
  • a time zone in which the frequency of acceleration exceeds a certain threshold value is set to an active state.
  • the acceleration frequency is 2 Hz or more.
  • this value varies depending on the type of person or business, and can be changed according to the situation.
  • the first acceleration frequency calculation is a process for obtaining a frequency from acceleration data (TACC1) arranged in time series.
  • the frequency is defined as the frequency of the wave per second, that is, an index representing the intensity of vibration.
  • the frequency may be calculated by Fourier transform, in this embodiment, in order to simplify the calculation, a zero cross value is used as one corresponding to the frequency.
  • the processing load on the server is reduced, which is also effective for an increase in the calculation amount of the server due to an increase in the number of sensor nodes.
  • the zero-cross value is the number of times the time-series data value becomes zero within a certain period, more precisely, the time-series data is changed from a positive value to a negative value, or from a negative value to a positive value.
  • the number of changes is counted. For example, when the period from when the acceleration value changes from positive to negative until the value changes again from positive to negative is regarded as one cycle, the vibration per second is calculated from the counted number of zero crossings. A number can be calculated.
  • the vibration frequency per second calculated in this way can be used as an approximate frequency of acceleration.
  • the sensor node SN0 of the present embodiment includes a triaxial acceleration sensor, one zero cross value is calculated by summing the zero cross values in the same triaxial direction.
  • a fine pendulum motion in the left-right and front-back directions can be detected and used as an index representing the intensity of vibration.
  • a value larger than a continuous data interval (that is, the original sensing interval) is set as the “certain period” for counting the zero-cross value. For example, the zero cross value per second and the zero cross value per minute are obtained.
  • the zero cross value at each time and the vibration frequency in seconds calculated therefrom are generated on the memory or as a file as the acceleration list (BMA1).
  • an activity determination (BMCB) is performed on this list (BMA1). As described above, it is determined here whether or not it is active based on whether or not the acceleration exceeds a certain threshold value.
  • the list (BMA1) is sequentially scanned, and “1” is inserted in the determination value as an active state in a row where the frequency exceeds the threshold value, and “0” is inserted in the inactive state in a row below the frequency.
  • an activity list (BMC 2) obtained in units of seconds as to whether or not it is active in each time zone is generated.
  • the time before and after the threshold is active when it is above the threshold, and conversely, it is above the threshold at a certain moment, but the time before and after is below the threshold and actually active There can be nothing.
  • a mechanism for removing such instantaneous noise is required.
  • this list (BMC2) is subjected to noise removal (BMCC).
  • the role of noise removal is to generate a series such as “0000000111111111” in which the instantaneous change is removed by adding the context to the time series change of the activity obtained above, for example, “0001000111111001111”. It is. By performing such noise removal processing, it is possible to calculate the activity in consideration of the time zones before and after that, and to grasp the activity more reflecting the actual situation.
  • the process of removing noise can be performed by removing high-frequency components using a low-pass filter, a majority method will be described here as a simpler method. In this method, the determination is made one by one from the beginning to the end in chronological order.
  • the i-th time zone is the target of determination.
  • n is small, noise reflecting only the short time is removed, and if n is large, noise reflecting long time is removed.
  • the degree of n depends on the type of person or business, but it is also possible to first remove fine noise with a small n and then remove a little longer noise with a large n again.
  • This activity list (BMC 3) is data in units of seconds.
  • a period totaling process BMCD for calculating the activity in a longer time unit can be performed.
  • an example of calculating the activity in minutes from the activity in seconds is shown.
  • One method is to count the number of seconds that have been active in one minute, and if that is greater than or equal to a threshold value, that one minute is considered to be active. For example, if it exceeds 50%, it is regarded as an active state.
  • the worker activity level calculated in this way is stored in the column ACTV. If it is an active state, that is, if it is an active action, “1” is stored, and if it is an inactive action, “0” is stored.
  • the column COMM information indicating whether or not the person has been faced at the corresponding time is stored. For example, “1” is stored when meeting and “0” is stored when not meeting.
  • This information is obtained by referring to the column RIR of the table TIR1 of the sensor database SD1 and checking whether or not the identification ID of another worker has been detected.
  • the number of seconds that have been in a face-to-face state during the corresponding one minute is totaled, and if it is equal to or greater than a threshold value, that one minute is regarded as a face-to-face state. For example, if it exceeds 50%, it is considered as a face-to-face state.
  • the last column LOC stores the location of the worker at the time. This information refers to the column RIR of the table TIR1 of the sensor data SD1 and the position specifying device list shown in FIG. 7, and if the identification ID stored in the column RIR matches the identification ID of the position specifying device, the position specifying device Is stored.
  • the worker with the identification ID 1 corresponds to the POS 1 in a state of temperature 26.3 ° C., illuminance 400.1 LUX, humidity 40.2%, positive and non-face-to-face between 0 minutes and 1 minute. Indicates that you were in a place to do.
  • the identifier of the position specifying device, the information on the location where the position specifying device is installed, and the identification ID of the worker indicating the person in charge of each location are stored in association with each other. These pieces of information are input and stored in advance by the data viewer or the like from the display device DISP1.
  • the identification ID of the position specifying device is stored.
  • a column ROOMID is stored an identification ID of a room where the corresponding position specifying device is installed.
  • the identification ID of the floor where the corresponding position specifying device is installed is stored.
  • the column BLDID stores the identification ID of the building where the corresponding position specifying device is installed.
  • an identifier of the worker representing the person in charge at each place is stored.
  • the management server SV1 executes the state totalization program SSUM, thereby summarizing environmental information such as temperature when each worker is working based on the behavior analysis data by distinguishing the behavior types.
  • the behavior analysis total data which is the total result is stored in the behavior analysis total data table SAEDATA shown in FIG.
  • SAEDATA behavior analysis total data table
  • two types of information are used as the types of behaviors: whether or not they are positive stored in the column ACTV of the behavior analysis data table AEDATA and whether or not they are facing each other and stored in the column COMM. These two types are combined and classified into four states of action: positive and face-to-face, positive and non-face-to-face, non-positive and face-to-face, non-positive and non-face-to-face.
  • an average value such as temperature is obtained for each of the above four states from the behavior analysis data table AEDATA in FIG. 5 for data having the same worker identifier RUSID.
  • the average value of the environmental information in four states is obtained for each worker.
  • average temperature, average illuminance, and average humidity are stored as environment information.
  • the appearance amounts of the respective states during the aggregation period are summed and stored in the column TOTAL.
  • the appearance time of each state is stored in minutes.
  • the first day of the counting period is stored in the column START, and the last day is stored in the column END.
  • average values for different periods can be obtained and stored.
  • the temperature average value can be stored in units of months.
  • the worker with the identification ID 1 is inactive and non-facing for 180 minutes between January 1, 2010 and January 7, 2010, and the average temperature at that time is 26 3 ° C., average illuminance 400.1 LUX, and average humidity 40.2%.
  • the management server SV1 executes the organization aggregation program STSUM to distinguish environmental information such as temperature when working for each group or team based on the behavior analysis data for each type of behavior. Tally.
  • the organization behavior analysis summary data which is the summary result, is stored in the organization behavior analysis summary data table TSUM shown in FIG.
  • Environmental information such as temperature is aggregated in the same manner as when aggregated in the behavior analysis data table AEDATA in FIG.
  • the behavior analysis data table of FIG. 8 the data is counted for each worker, whereas in the organizational behavior analysis data table TSUM shown in FIG. 9, people belonging to the same group or team are totaled.
  • the same ID as the worker identifier RUSID is searched from the column USERID of the personal information table TEAMINFO of FIG. 3, and the group identifier GROUPID of the person is obtained.
  • temperature, illuminance, and humidity are totaled for the data of the behavior analysis data table AEDATA that has the same GROUPID.
  • a standard deviation is obtained as an average value and a variation in environmental information among workers.
  • the temperature average value ATTEMP, standard deviation DTEMP, illuminance average value ALUX, standard deviation DLUX, humidity average value AHUM, and standard deviation DHUM are stored.
  • the information of the column ACTV and the column COMM of the behavior analysis data table AEDATA in FIG. 9 is a row in which ALL is written in the column ACTV and the column COMM is described, this is a row for storing data obtained by summing up all states.
  • the aggregation period is omitted, the first day (for example, 2010/1/1) and the last day (for example, 2010/1/7) of the aggregation period may be stored as in FIG. .
  • the management server SV1 executes the location totaling program SLSUM, and based on the behavior analysis data, aggregates environmental information such as temperature at the time of working for each location separately for each type of behavior.
  • the place total data which is the total result is stored in the place total data table LSUM shown in FIG. As in FIG. 9, data of a plurality of persons is totaled. In the organizational behavior analysis total data table in FIG. 9, the data is totaled for each group or team, whereas in the place total data table LSUM shown in FIG. , Aggregated by location.
  • the same ID as the location information LOC is searched from the column POSID of the position specifying device list LOCINFO of FIG. 7, and the building identifier BLDID is obtained.
  • the identifier POSID of the position specifying device having the same BLDID is specified, and the temperature, illuminance, and humidity are totaled for the data of the behavior analysis data table AEDATA having the POSID.
  • a standard deviation is obtained as an average value and a variation in environmental information among workers.
  • the temperature average value ATTEMP, standard deviation DTEMP, illuminance average value ALUX, standard deviation DLUX, humidity average AHUM, and standard deviation DHUM are stored.
  • the example totaled for every building was shown in FIG. 10, it can also total for every floor FLR with the same method.
  • the aggregation period is omitted, the first day (for example, 2010/1/1) and the last day (2010/1/7) of the aggregation period may be stored as in FIG.
  • the management server SV1 calculates the work efficiency data indicating the work efficiency of each worker by executing the behavior analysis program SPSUM, and stores it in the work efficiency data table PSUM shown in FIG.
  • information representing the work efficiency of each worker is calculated from the behavior information of each worker.
  • the non-face-to-face and non-active state can be regarded as a state in which work is concentrated on an individual.
  • the non-face-to-face and active state can be regarded as a state that is not a concentrated work, for example, a state such as movement or document arrangement.
  • the concentration time rate is calculated with reference to the appearance amount TOTAL of each state in the behavior analysis total data table SAEDATA shown in FIG. 8 and stored in the column CONRATEIO in FIG.
  • the concentration time ratio is calculated by (total time of non-face-to-face and non-active state) / (total time of non-face-to-face state).
  • the column TOTALSOLO stores the total time of the non-facing and non-aggressive state and the non-facing and non-aggressive state.
  • the column NUMCON stores the non-facing and non-aggressive time.
  • the worker W1 shows an example in which the non-active state is 180 minutes and the concentration time rate is 0.75 among the non-facing state 240 minutes.
  • a face-to-face and active state can be regarded as a state in which the user speaks to the face-to-face partner, nods to the partner's speech, or shows a reaction.
  • the face-to-face and inactive state can be regarded as a state in which the other party is only listened to without talking or is not interested and is not listening even if facing.
  • the goal is to increase the former positive time and reduce the non-active state. Therefore, the face-to-face positive rate is calculated with reference to the appearance amount TOTAL of each state in the behavior analysis total data table SAEDATA shown in FIG. 8, and stored in the column ACTVRATIO in FIG.
  • the face-to-face positive rate is calculated by (total time in face-to-face and active state) / (total time in face-to-face state).
  • TOTALCOMM the total time of the facing and active state and the facing and non-active state is stored.
  • NUMACTV the time of facing and active state is stored.
  • the worker W1 shows an example in which the active state is 45 minutes among the facing state 110 minutes, and the facing positive rate is 0.41.
  • the management server SV1 calculates appropriate environment information PVALUE based on the work efficiency data and the environment information by executing the appropriate environment analysis program SEAN.
  • appropriate temperature is calculated based on the concentration time rate and temperature data.
  • concentration time rate of each worker stored in the work efficiency data table PSUM shown in FIG. 11 and the temperature data related to each worker stored in the behavior analysis summary data table SAEDATA shown in FIG. Then, a temperature within a predetermined range (for example, a temperature related to an operator with the highest concentration time ratio of 25%) is calculated as an appropriate temperature PVALUE.
  • a predetermined range for example, a temperature related to an operator with the highest concentration time ratio of 25%
  • the management server SV1 periodically executes the above-described programs, associates the calculated information with each other, and outputs them to the display device DISP1.
  • the display device DISP1 processes each received information and displays it in a graph format or the like. Alternatively, when there is a request from the user via the display device DISP1, a predetermined program is executed based on the request, and the calculated information is output to the display device DISP1 to be displayed on the display device DISP1.
  • FIG. 12 shows an example of data displayed on the display device DISP1.
  • WIN1 to WIN4 in FIG. 11 represent windows displayed on the screen of DISP1.
  • temperature information is taken on the horizontal axis and groups are taken on the vertical axis, and the temperature distribution of the workers for each group is displayed.
  • the management server SV1 associates the temperature of the worker for each group based on the personal information table shown in FIG. 3 and the behavior analysis total data table shown in FIG. 8, and the display device DISP1 displays it in the form of a box diagram. it's shown. Here, it indicates that 50% of workers of each group exist in the box corresponding to each group, and the center line in the box indicates the median temperature of each group. From this figure, it can be seen that department A has the highest temperature and department D has the lowest temperature. It can be seen that department B and department C have the same center temperature, but department C has a larger variation. In addition, it is also possible to display the average temperature and temperature standard deviation for each group as numerical values based on the organizational behavior analysis summary data shown in FIG.
  • a group is a department, section, team, group, or the like that generally exists in an organization.
  • a group is a department, section, team, group, or the like that generally exists in an organization.
  • the management server SV1 can associate the temperature distribution for each department with the person in charge, and the display device DISP1 can also display the person in charge of each department together.
  • the management server SV1 can associate the temperature distribution for each department with the person in charge, and the display device DISP1 can also display the person in charge of each department together.
  • the appropriate temperature in the tissue For example, the proper temperature for people who are working intensively and the proper temperature for people who are interacting at breaks or meetings are different.
  • the appropriate temperature for each action can be indicated by using the work efficiency data.
  • the window WIN2 displays the temperature information of each worker on the horizontal axis, the concentration time rate of each worker on the vertical axis, and the temperature information and concentration time rate distribution are displayed in a scatter diagram.
  • the display device DISP1 acquires the temperature information of each worker from the behavior analysis summary data table SAEDATA. Further, the concentration time rate of each worker is acquired from the work efficiency data table PSUM.
  • One mark in the window WIN2 corresponds to one worker. In this way, by displaying the distribution of temperature information and concentration time rate of each worker in a scatter diagram, the relationship between the temperature, which is one of the environmental information, and the concentration time rate, which is one of the productivity indicators of the organization, is shown. Can overlook.
  • the display device DISP1 can display the appropriate temperature calculated by the management server SV1 based on the concentration time rate.
  • the temperature range related to the worker who has the highest concentration time ratio of the top 25% among the workers is regarded as the appropriate temperature.
  • the appropriate temperature is about 19 ° C. to 27 ° C., and is displayed in a rectangle such as RANGE2.
  • the window WIN3 is obtained by associating the appropriate temperature with the actual temperature distribution for each group and displaying it together with the window WIN1.
  • the appropriate temperature calculated based on the concentration time ratio is displayed in a rectangle such as RANGE1 together with the actual temperature distribution.
  • the analysis result obtained using the information of WIN1 to WIN3 is displayed. It is possible to generate information for groups or managers based on the appropriate temperature, such as pointing out to an organization or person in charge outside the appropriate range, or pointing to an organization with a large temperature variation (MSG 1 to 4). These pieces of information (MSG1 to MSG4) can be generated by the management server SV1, or can be generated by the display device DISP1.
  • the display device DISP1 refers to the position specifying device list shown in FIG. 7 and the place total data table LSUM shown in FIG. An example is shown in FIG. In the window WIN1, total information of each building is displayed. The method for displaying the appropriate temperature is the same as that described with reference to FIG. One building can be specified for further analysis. As an example, a display when the BLD4 of the window WIN1 is selected via the input device of the display device DISP1 is shown in the window WIN2. In this window, the result totaled for each floor of the building BLD4 is displayed.
  • the window WIN3 also displays information such as the indication of a floor that is out of the proper range and the indication of a floor that has a large temperature variation.
  • Fig. 14 shows a display example of aggregate information in finer location units.
  • a new window WIN4 is displayed. This is displayed when the floor FL44 of the window WIN2 in FIG. 13 is selected, and the totaling result of the environmental information of the rooms RM10 to RM13 on the floor 44 is displayed.
  • the window WIN3 also displays information such as pointing out rooms that are out of the proper range and pointing out rooms that have large temperature variations.
  • the appropriate temperature calculated by the management server SV1 is displayed from the viewpoint of increasing the concentration time rate of the workers in the organization.
  • some organizations may place more importance on things that are not concentrated times. Therefore, an example of displaying the appropriate temperature calculated by the management server SV1 from the viewpoint of increasing the face-to-face active ratio of the organization will be described.
  • the management server SV1 refers to the aggressiveness ratio of each worker stored in the work efficiency data table PSUM shown in FIG. 11 and the temperature data related to each worker stored in the behavior analysis total data table SAEDATA shown in FIG. To do. Then, the temperature within a predetermined range (for example, the temperature related to the worker with the highest face-to-face positive rate of 25%) is calculated as the appropriate temperature PVALUE. In addition, it is good also considering the temperature regarding the worker with the highest facing positive rate as an appropriate temperature.
  • the display device DISP1 displays the temperature of the worker for each group in the form of a box diagram. Then, the appropriate temperature calculated by the management server SV1 based on the meeting positive rate is also displayed.
  • the display example is shown in a window WIN1 in FIG.
  • the temperature information of each worker is displayed on the horizontal axis
  • the active rate at the time of meeting is displayed on the vertical axis
  • the distribution of the temperature information and the facing active rate is displayed in a scatter diagram.
  • the distribution may be different from the concentration time rate distribution.
  • FIG. 15 an example is shown in which the face-to-face positive rate becomes maximum when the temperature is about 18 ° C.
  • the appropriate temperature is 16 ° C. to 23 ° C. (RANGE 2) in a range to which 25% of people with a high face-to-face positive rate belong.
  • RANGE 2 16 ° C. to 23 ° C.
  • the analysis result of the appropriate temperature display RANGE1 and window WIN3 of WIN1 is also displayed together with this appropriate temperature. As described above, by displaying the appropriate temperature based on the positive contact ratio together with the actual temperature distribution, energy management can be performed while maintaining productivity.
  • the time change of the temperature during the day is displayed as WIN1.
  • the horizontal axis represents time
  • the vertical axis represents the average temperature at each time.
  • the appropriate temperature range obtained in the window WIN2 shown in FIG. 15 is displayed as RANGE3.
  • the management server SV1 calculates the average temperature of all workers at each time from the behavior analysis data shown in FIG. 5, and the display device DISP1 is represented by a bold line such as LINE1. Further, in order to represent the temperature variation of all workers, the management server SV1 obtains the temperature standard deviation of all workers at each time from the behavior analysis data shown in FIG. 5, and the display device DISP1 sends it to the RANGE4. Display with objects with ranges as shown.
  • the analysis result based on the window WIN1 is displayed.
  • the time at which the variation between the maximum temperature and the individual temperature is the largest is shown.
  • the room temperature is determined by the outside air temperature and the air conditioner settings, but in reality, the temperature can change depending on actions even in the same office, the same time zone, and the same number of people.
  • FIG. 17 shows a display for analyzing the relationship between temperature and various actions.
  • the user designates an analysis target time range and target location via an input device of the display device DISP1 through an interface such as the window WIN1 of FIG. If you want to analyze only when a certain number of people are in the room, specify that number. Also, an action index (for example, the number of people in the room, the time of meeting in the room, etc.) to be examined for the relationship with temperature is selected from the list ALIST.
  • the management server SV1 that has received the selected information calculates the behavior index for each worker by executing the behavior / environment information correlation analysis program SPAN. For example, when calculating the behavior index of meeting time in the room, the behavior analysis data acquired at the user specified location within the user specified time is extracted by referring to the behavior analysis data table and the position specifying device list.
  • the display device DISP1 that has received the calculation result displays a scatter diagram with the action index on the horizontal axis in the window WIN2. Further, the management server SV1 performs a correlation analysis between the selected behavior index and temperature, and the display device DISP1 also displays the result. If the correlation coefficient is high, it can be seen that there is a relationship between the behavior index and temperature. In addition, the management server SV1 performs correlation analysis between various behavior indexes as shown in the list ALIST and the temperature, and determines which index is most correlated with the temperature. The display device DISP1 displays the result of analysis on WIN3. By examining the relationship between the behavior index and temperature in this way, detailed analysis and improvement are possible.
  • the second embodiment is characterized in that an energy management system for monitoring the energy consumption in each building is provided, and the relationship between the energy consumption in the building and the action index can be analyzed.
  • FIG. 18 is a diagram showing a system configuration of the present embodiment. About the same structure as Example 1, the same code
  • the management server SV1 is provided with a behavior / energy correlation analysis program SPEAN.
  • the buildings of BLD1 and BLD2 are equipped with an energy management system EMS1 for monitoring energy consumption. It is composed of a sensor SNS2 such as the temperature, humidity, and illuminance of each room and building, a measurement meter MTR0 for consumption of electricity and water, and a memory MEM3 for storing sensor data and measurement data. By using this, it becomes possible to analyze the relationship between the usage of energy such as electricity, water, and gas in the building and the behavior.
  • EMS1 energy management system for monitoring energy consumption. It is composed of a sensor SNS2 such as the temperature, humidity, and illuminance of each room and building, a measurement meter MTR0 for consumption of electricity and water, and a memory MEM3 for storing sensor data and measurement data.
  • FIG. 19 is an example in which information is displayed and analyzed using information of the system EMS1 that manages information on the amount of energy used in the building and information on the fixed sensor in addition to the information acquired by the sensor carried by the worker.
  • the management system EMS1 the amount of cooling water used for air conditioners and experimental equipment is managed for each room by the meter MTR0.
  • the user can examine how the behavior in each room is related to the amount of cooling water used through the management server SV1.
  • the user designates the target time range and target place of analysis via the input device of the display device DISP1. If you want to analyze only when a certain number of people are in the room, specify that number.
  • an action index (for example, the number of people in the room, the time in the room, etc.) to be examined for the relationship with the cooling water consumption is selected from the list ALIST.
  • the management server SV1 that has received the selected information calculates the behavior index for each worker by executing the behavior / energy correlation analysis program SPEAN.
  • the behavior analysis data acquired at the user-specified location within the user-specified time is extracted by referring to the behavior analysis data table and the location device list. What is necessary is just to total active time among action analysis data.
  • the display device DISP1 that has received the calculation result displays a scatter diagram with the action index on the horizontal axis in the window WIN2.
  • the management server SV1 performs a correlation analysis between the selected behavior index and the cooling water consumption acquired from the energy management system EMS1, and the display device DISP1 also displays the result. If the correlation coefficient is high, it is understood that there is a relationship between the behavior index and the cooling water consumption.
  • a plurality of items related to the cooling water consumption are selected from the behavior index group by using statistical methods such as principal component analysis and multiple regression analysis.
  • the display device DISP1 can display it in order like a window WIN3.
  • any processing that can be managed for each room such as the amount of electricity used, the amount of gas used, and the amount of traffic on the computer network, can be similarly processed.
  • the LAN 1 may have a management system HMS 1 for each worker's profile and business information.
  • Stores business performance PFM0 such as sales and business throughput of each worker
  • personal information PRF0 storing each worker's ability, experience, and evaluation
  • organization information ORG0 storing organization configuration and affiliation. Using this information, it is possible to analyze the relationship between the amount of energy used in the building, such as electricity, water, and gas, and worker attributes such as work experience and productivity.
  • the present invention is applicable to various environments where a plurality of people gather.
  • the target person does not need to belong to the same company, and may be a building where a plurality of companies gather, a shopping mall where a plurality of department stores gather, a community or a city where a plurality of buildings gather. Moreover, it does not need to exist physically in the same space. For example, comparisons can be made between branches in different regions or countries.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Selective Calling Equipment (AREA)
  • Air Conditioning Control Device (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

　学校や企業など、複数の人が複数の部屋・階・建屋などの空間にいる場において、どの集団の環境条件に問題や無駄があるかを特定し、効果的なエネルギー管理を可能にする。組織を構成する複数の利用者それぞれに装着される端末は、温度、湿度、照度などの環境情報をセンサを用いて取得して、サーバへ送信する。サーバは、その環境情報を集計し、複数の利用者が構成する集団ごとの環境情報を算出して、その集団の名前や責任者とともに提示する。

Description

情報処理システム、サーバ、及び情報処理方法
　本発明は、センサデバイスを用いて温度・湿度・照度などの環境情報を収集し、集計、表示する技術に関する。
　建物など、複数の人が生活・業務を行う空間における、エネルギー計測と解析の仕組みは、ＢＥＭＳ（Ｂｕｉｌｄｉｎｇ　Ｅｎｅｒｇｙ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｓｙｓｔｅｍ）（登録商標）と呼ばれ、実用化されている。リアルタイムにエネルギー使用量の絶対値、空調用や照明用など系統別の電力量、各省エネルギーシステムの効果などが出力される。このＢＥＭＳ手法を用いて空調機を制御する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
　また、センシング機器を用いて温度や照度などの環境情報を取得し、電気や水などの効率利用を行う省エネルギーに活用する技術が研究されている。例えば特許文献２では、携帯電話機に対して、温度センサ、においセンサ、湿度センサ、赤外線センサ、加速度センサ等の各種センサを設ける。この各検出出力に基づいて当該携帯電話機の状況を総合的に判別し、この判別した状況に応じた動作制御を行う。例えば温度センサにより所定温度以上或いは所定温度以下の温度が検出された場合、エアコンディショナ装置の電源を投入するか否かを問う音声メッセージを出力制御し、該電源をオン制御するための制御コマンドを近距離無線送信して、エアコンディショナ装置を遠隔操作する。
　センシング機器を、人が常時装着する取り組みも着実に進みつつあり、腕輪型にして脈拍や温度を常時測定する研究が進められている（例えば、非特許文献１参照）。また、名札型にして赤外線により人と人の対面コミュニケーション量や発話量をはかる研究などが進められている（例えば、非特許文献２参照）。さらに、名札型のセンシング機器を用いて、組織内のコミュニケーションパタンと、生産性の関係を解析しようとする研究も始まっている（例えば、非特許文献３参照）。
特開２００８－２９８２９６号公報 特開２００７－１３５００８号公報
Tanaka、「Life Microscope: Continuous daily-activity recording system with tiny wireless sensor」、International Conference on Networked Sensing Systems、2008年6月17日、p. 162-165 Wakisaka、「Beam-Scan Sensor Node: Reliable Sensing of Human Interactions in Organization」、International Conference on Networked Sensing Systems、（米国）、2009年6月17日 Lynn、「Mining Face-to-Face Interaction Networks Using Sociometric Badges: Evidence Predicting Productivity in IT Configuration」、International Conference on Information Systems、（フランス）、2008年12月14日
　特許文献１はエネルギー管理に関するものであるが、そのエネルギーモニタリングシステムを用いることで、出力各系統が建屋の階や部屋と対応づいていれば、どの部屋の消費量が多いか、どの階の消費量が多いかなどを把握でき、部屋や建物ごとのエネルギー消費や環境情報を把握できる。また、エネルギー計測にあたっては、温度計、湿度計などを用いている。
　これに対して、発明者らは組織に属する対象者を直接的にセンシングすることで環境情報を収集し、組織のエネルギー管理を行う研究を進めている。この中で、組織の対象者の活動空間を管理する組織の制約が、エネルギー管理に大きな影響を与えることに気がついた。
　すなわち、一般的には場所を単位としてエネルギー計測や分析を行ってエネルギー管理を行う。特許文献１で用いられている温度計や湿度計などの据置型センサも、場所ベースで配置されることが多いため、組織管理者がエネルギー消費や環境情報を把握し、エネルギー消費を抑えるようにエアコンなどの機器の設定変更を行うように従業員に指示すれば、組織の制約は表面化しない。これに対して、組織に属する対象者を直接的にセンシングすることで環境情報を収集してエネルギー管理を行う場合には、当該組織のどの場所で各対象者が活動しているかに依存し、往々にして場所を単位としてエネルギー管理を行うことが適切でないことが生じる。
　具体的には、同じ空間内に、複数の組織が存在した場合である。例えば部屋１に、グループＡとグループＢが存在するような場合である。各グループのリーダーは、リーダーａ、リーダーｂとする。誰かがグループＡ、Ｂの全従業員に命令することができればよいが、各従業員に指示できるのは、各グループのリーダーであることが一般的である。このとき、リーダーａが環境に気を使って、従業員に指示し、エアコン設定を弱めにして利用しようとしたとする。一方のリーダーｂは環境を気にしていないとする。エネルギー使用料を両グループで分け合って支払う場合、グループＢの人は、自分のグループが多少エネルギーを多く使っても構わないだろうと考え、エアコンの設定を強めることも生じる。この結果、グループＡは、自分のグループだけ頑張っても仕方がないと受け止めてしまう。
　これはひとつの例であるが、場所が同じという理由で同じ空間内に複数の組織が存在する場合に場所単位でエネルギー管理を行うと、組織の制約によって、効率的にエネルギー管理ができなくなってしまう。そのため、同じ空間内に複数の組織がいる場合には、組織管理者はグループ毎に状況を把握し、指示・命令を行うことが重要である。
　また別の例として、ひとつの組織が複数の場所に分かれていたり、普段と異なる場所で業務を行っている場合である。例えば普段は部屋２で業務を行っているグループＣが、他のグループＤの部屋３で業務を行うことも当然生じうる。グループＣの従業員は、自分たちに責任のある部屋でなければ、エネルギー低減をするモチベーションは生じない。エアコン設定を高め、エネルギーを無駄に使うことが生じうる。部屋毎のエネルギーモニタリングを行っている組織管理者は、普段その空間を使っているグループＤの人にエネルギー低減を指示するが、それでは効率的にエネルギー管理ができない。
　また、特許文献２では、携帯電話機に対して各種センサを設けて、エネルギー管理を行う。しかしながら、一人の人が一つの空間にいる場を対象としており、複数の人が複数の空間にいる状況については何ら考慮されていない。
　以上をまとめると、学校や企業など、複数の人が複数の部屋・階・建屋などの空間にいる場においては、一つの場所に複数の組織がいる場合と、一つの組織が通常の作業場所を含めて複数の場所にいる場合に、適切に問題特定と行動指示を行うことが必要になる。
　本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、下記の通りである。
　組織を構成する複数の利用者それぞれに装着される端末と、端末と通信を行う基地局と、基地局とネットワークを介して接続されるサーバと、を備える情報処理システムである。端末は、環境情報を取得する第１のセンサと、環境情報を基地局に送信する送信装置とを備える。サーバは、ネットワークに接続されるネットワークインタフェースと、ネットワークインタフェースに接続されるプロセッサと、プロセッサに接続される記録装置とを備える。記録装置は、複数の利用者それぞれと複数の利用者それぞれが属する組織の集団との対応づけを格納する個人情報テーブルを記録する。プロセッサは、ネットワークインタフェースを介して環境情報を受信して記録装置に記録し、環境情報に基づいて利用者ごとの所定期間内の環境情報を集計して記録装置に記録し、個人情報テーブルを参照して、利用者ごとの所定期間内の環境情報から集団ごとの所定期間内の環境情報を算出し、情報処理システムに接続される表示装置に出力する。
　また、組織を構成する複数の利用者それぞれに装着される端末と通信を行う基地局にネットワークを介して接続されるサーバである。サーバは、ネットワークに接続されるネットワークインタフェースと、ネットワークインタフェースに接続されるプロセッサと、プロセッサに接続される記録装置とを備える。記録装置は、複数の利用者それぞれと複数の利用者それぞれが属する組織の集団との対応づけを格納する個人情報テーブルを記録する。プロセッサは、ネットワークインタフェースを介して端末が取得する環境情報を受信して記録装置に格納し、環境情報に基づいて利用者ごとの所定期間内の環境情報を集計して記録装置に格納し、個人情報テーブルを参照して、利用者ごとの所定期間内の環境情報から集団ごとの所定期間内の環境情報を算出し、ネットワークに接続される表示装置に出力する。
　組織を構成する複数の利用者それぞれに装着される端末と、端末と通信を行う基地局と、基地局とネットワークを介して接続されるサーバと、を備える情報処理システムを用いた情報処理方法である。端末は、環境情報を取得して基地局へ送信する。サーバは複数の利用者それぞれと複数の利用者それぞれが属する組織の集団とを予め対応づけ、サーバは環境情報に基づいて利用者ごとの所定期間内の環境情報を集計し、サーバは複数の利用者それぞれと集団との対応づけを用いて、利用者ごとの所定期間内の環境情報から集団ごとの所定期間内の環境情報を算出する。さらに、集団ごとの所定期間内の環境情報を表示する。
　本発明によれば、複数の組織が複数の場所に跨って活動する場合でも、どの集団の環境条件に問題や無駄があるかが明確になり、効果的にエネルギー管理を行うことが可能となる。
実施例１のシステム全体の構成の例である。 実施例１のセンシングデータを格納するテーブルの構成の例である。 実施例１の個人情報テーブルの例である。 実施例１の組織構成の例である。 実施例１の行動解析データテーブルの例である。 実施例１の作業者の活性度を計算するフローの例である。 実施例１の位置特定デバイスリストの例である。 実施例１の行動解析集計データテーブルの例である。 実施例１の組織行動解析集計データテーブルの例である。 実施例１の場所集計データテーブルの例である。 実施例１の作業効率データテーブルの例である。 実施例１の温度分布と適正温度を表示する画面の例である。 実施例１のフロアごとの温度分布を表示する画面の例である。 実施例１の部屋ごとの温度分布を表示する画面の例である。 実施例１の対面積極率と温度の関係を表示する画面の例である。 実施例１の温度の時間毎の変化を適正温度と併せて表示する画面の例である。 実施例１の行動と温度との関係を分析するための画面の例である。 実施例２のシステム全体の構成の例である。 実施例２の行動と冷却水消費量の関係を分析するための画面の例である。
　以下、本発明の実施の形態を図面を参照しながら詳細に説明する。なお、同一符号を付した構成要素は、同一または類似の構成を示すものである。
　図１に、本発明の第１の実施例のシステム構成を示す。あるひとつの企業において、建物がＢＬＤ１とＢＬＤ２の２つの建物がある場合で説明する。それぞれのビルは４階建てで、例えばＢＬＤ１は階ＦＬＲ１１からＦＬＲ１４で構成され、ＢＬＤ２は、ＦＬＲ２１からＦＬＲ２４で構成される。階の中の構成を、ＦＬＲ１１を例に述べる。本フロアは、ＲＭ１からＲＭ３までの３つの部屋に分かれる。それぞれの部屋には、エアコンディショナＡＩＲ１からＡＩＲ３、照明ＬＴ１からＬＴ３が設置されている。
　作業者Ｗ１からＷ５は、各種センサが搭載されたセンサノードＳＮ０を保持する。複数のセンサノードを保持しても良い。センサノードＳＮ０は、プロセッサＣＰＵ０、アンテナＡＮＴ０を備えた無線回路ＲＦ０、音・加速度・温度・湿度・照度・赤外線・色・人感センサ・ＲＦＩＤなどのセンサＳＮＳ０、センシングプログラムを格納するメモリＭＥＭ０、ボタンなどの入力装置ＩＮ０、ＬＣＤ・ＬＥＤ・ブザーなどの出力装置ＯＵＴ０で構成される。
　センサノードは、プロセッサＣＰＵがセンシングプログラムを実行することにより、所定のサンプリング周期（例えば０．０５秒等）で、各種センサからセンシングデータを取得する。そして、取得したセンシングデータにセンサノードを特定する識別子とタイムスタンプ等を付与して基地局デバイスへ送信する。
　センサノードは様々な形状で実現可能である。特に腕輪など体に直接装着させる形状にした場合、赤外線を体の内部に向かって照射し、その反射をセンシングすることによって、脈拍数がわかることが知られている。これは、血液が赤外線を吸収するため、反射から血流量の変化が推測できる性質を利用している。また、名札型センサノードのように、衣服よりも外に装着する形状にした場合、赤外線を外部に向かって照射する機能と、外部からの赤外線を受信する機能を持たせることによって、その名札を付けている人同士の対面を検出することができることが知られている。つまり、作業者Ｗ１と別な作業者Ｗ２が二人とも名札型のセンサノードＳＮ０を装着して対面した場合、赤外線通信により、互いの識別子を送受信する。なお、センサノードの制御の詳細は、非特許文献１や非特許文献２と同様にすることができる。
　センサノードＳＮ０でセンシングした情報は無線通信によって直接、もしくは、中継機を介して、基地局デバイスＢＳ１に送られる。もしくは、データ収集用の充電器としての機能を有するクレードルＣＲＤＬ１によって有線通信で収集し、基地局ＢＳ１に転送してもよい。基地局ＢＳ１が受け取った情報は、有線ネットワークＬＡＮ１を介して、管理サーバＳＶ１のセンサデータベースＳＤ１に格納される。
　基地局デバイスＢＳ１は、プロセッサＣＰＵ１、無線回路ＲＦ１、音・加速度・温度・湿度・照度・赤外線・色・人感センサ・ＲＦＩＤなどのセンサＳＮＳ１、データ送受信プログラムおよびセンサノード管理プログラムを格納するメモリＭＥＭ１、ボタンやＬＣＤ・ＬＥＤ・ブザー・ディスプレイなどの入出力装置ＩＯ０、インターネットなど外部ネットワークとの入出力ＩＦ１で構成される。
　基地局デバイスＢＳ１は、プロセッサＣＰＵ１が、データ送受信プログラムを実行することにより、センサノードからセンシングデータを無線又は有線にて受信し、有線ネットワークＬＡＮ１を介して管理サーバＳＶ１へ、自身の識別子を付してデータ送信を行う。
　位置特定デバイスＰＯＳ１からＰＯＳ３は、作業者が当該空間にいることを検出する目的で設置するハードウェアである。例えば自身の識別子を含む赤外線を一定間隔で発信する装置であり、その正面で名札型のセンサノードＳＮ０を装着した作業者Ｗ１が作業をすると、センサノードＳＮ０により赤外線を検出できる。その情報を、無線通信により送信することで、受信した識別子と位置特定デバイスの設置場所の情報との対応づけにより、管理サーバＳＶ１は各作業者の作業場所を知ることが可能になる。赤外線以外にも、無線の送受信や測位技術によって所在の範囲を限定したり、もしくはＲＦＩＤリーダを用いて場所を特定することも可能である。
　また、ＬＡＮ１には、データ閲覧者が利用する表示装置ＤＩＳＰ１が有線もしくは無線ＬＡＮにて接続される。
　管理サーバＳＶ１は、ネットワークインタフェースＩＦ２と、プロセッサＣＰＵ２と、メモリＭＥＭ２と、センサデータベースＳＤ１と、記録装置ＤＢ１を備える。ネットワークインタフェースＩＦ２は、有線ネットワークＬＡＮ１に接続するためのインタフェースである。センサデータベースＳＤ１は、各種センサが取得したセンシングデータを格納するものである。記録装置ＤＢ１は、後述する各種プログラム、各種データテーブルを記録するものである。センサデータベースＳＤ１、記録装置ＤＢ１は、例えば、ハードディスクドライブやＣＤ－ＲＯＭドライブ、フラッシュメモリなどである。なお、センサデータベースＳＤ１と記録装置ＤＢ１を１の記録装置で構成することも可能である。
　プロセッサＣＰＵ２は、記録装置ＤＢ１に格納されている各種プログラムをメモリＭＥＭ２に読み出して実行することにより各種機能を実現する。具体的には、プロセッサＣＰＵ２は、行動解析プログラムＡＲ１を実行することにより、センシングデータを集計し、単位時間（例えば、１分間）毎の集計値から、各作業者の行動情報や環境情報を解析する。ここで行動情報とは、各作業者が活性状態であるか否か、他の作業者と対面しているか否かを示すものである。また、環境情報とは、温度、照度、湿度などである。その解析結果である行動解析データを、図５に示す行動解析データテーブルＡＥＤＡＴＡに格納する。
　また、プロセッサＣＰＵ２は、状態集計プログラムＳＳＵＭを実行することにより、行動解析データに基づいて各作業者が作業をしていた時の温度などの環境情報を、行動の種類ごとに区別して集計する。その集計結果である行動解析集計データを、図８に示す行動解析集計データテーブルＳＡＥＤＡＴＡに格納する。さらに、プロセッサＣＰＵ２は、組織集計プログラムＳＴＳＵＭを実行することにより、行動解析データに基づいて、グループやチーム毎に作業をしていた時の温度などの環境情報を、行動の種別ごとに区別して集計する。その集計結果である組織行動解析集計データを、図９に示す組織行動解析集計データテーブルＴＳＵＭに格納する。
　また、プロセッサＣＰＵ２は、場所集計プログラムＳＬＳＵＭを実行することにより、行動解析データに基づいて、場所毎に作業をしていた時の温度などの環境情報を行動の種別ごとに区別して集計する。その集計結果である場所集計データを、図１０に示す場所集計データテーブルＬＳＵＭに格納する。
　また、プロセッサＣＰＵ２は、行動分析プログラムＳＰＳＵＭを実行することにより、各作業者の作業効率を示す作業効率データを算出し、図１１に示す作業効率データテーブルＰＳＵＭに格納する。さらに、プロセッサＣＰＵ２は、適正環境分析プログラムＳＥＡＮを実行することにより、各作業者の作業効率データと環境情報に基づいて適正な環境情報（例えば適正温度）ＰＶＡＬＵＥを算出する。
　さらに、プロセッサＣＰＵ２は、行動・環境情報相関分析プログラムＳＰＡＮを実行することにより、各作業者の行動指標と環境情報との相関分析を行う。
　図２は、センサノードが送信するセンシングデータを管理サーバが受信することにより、管理サーバＳＶ１のセンサデータベースＳＤ１に格納されるセンシングデータの例を示す図である。センサデータベースＳＤ１では、センシングデータ、作業者が利用するセンサノードの識別情報、作業者の識別情報などが対応づけて管理される。
　テーブルＴＩＲ１は、温度データ、照度データ、および赤外線の検出データを対応づけて格納するテーブルである。列ＲＭＡＣＩＤには、デバイスのネットワークアドレスを格納する。列ＲＵＰＴＭには、データをテーブルＳＤ１に格納した時刻を記録する。列ＲＧＷＡＤには、無線でデータを受信した基地局デバイス（たとえばＢＳ１）の識別子を格納する。列ＲＡＰＨＤには、センサノードの種別を格納する。たとえば腕輪型センサノードでは１、名札型センサノードでは２などを格納する。列ＲＤＡＴＹには、無線パケットに格納したデータの種類を格納する。たとえば温度データ、照度データ、および赤外線の検出データをセットで格納したデータには１、加速度データには２、音声データには３などを格納する。列ＲＳＥＮＵには、センサノードでフレームの送信順に００００からＦＦＦＦまで付与し、ＦＦＦＦの次は００００にリセットする周期的カウンタである。分割フレームが結合した場合は、最初のフレームのシーケンス番号を格納する。列ＲＳＡＩＤには、同一センシング周期にサンプリングしたデータを含む分割フレームには、同一のサンプリング識別子を付与する。列ＲＯＢＰＥには、センサノードの現在のセンシング間隔（例えば、１０秒／回）を格納する。列ＲＳＥＰＥには、センサノードの現在の無線送信間隔を格納する。間隔を表す数値でも良いし、センシング間隔の何倍かという値でも良い。ＲＳＡＲＡには、センサノードにおけるセンサデータの取得周期（例えば５０Ｈｚ）を格納する。列ＲＳＡＮＵには、センサノードの現在のサンプリング回数を格納する。列ＲＵＳＩＤには、本ノードを利用する利用者の識別ＩＤを格納する。列ＲＦＲＮＵには、センサノードが送信するデータのフレームが複数に分割された場合、合計ｎ分割フレームなら、ｎ、ｎ－１、ｎ－２、…３、２、１と降順にふる。１の場合は最終分割フレームを表し、０は２５６番目を表すとする。列ＲＦＲＳＩには、分割で送信される一連のフレームの合計個数を格納する。列ＲＴＩＳＴには、本データをセンサで取得した時のセンサノードの時刻を格納する。列ＲＴＥＭＰには、センサノードで取得した温度データを格納する。列ＲＬＵＸには、センサノードで取得した照度データを格納する。列ＲＢＡＬＥには、センサノードのバッテリ残量を示す値、たとえば電源電圧を格納する。列ＲＬＱＩには、センサノードと基地局間の無線通信品質を示す値、たとえばＬＱＩ（ＬＩＮＫ　ＱＵＡＬＩＴＹ　ＩＮＤＩＣＡＴＯＲ）を格納する。列ＲＩＲＤＳには、本データに格納する赤外線データの検出数を格納する。列ＲＩＲには、センサノードで取得した赤外線データを格納する。赤外線データとして、他の作業者の識別ＩＤや位置特定デバイスの識別ＩＤが格納される。列ＲＨＤには、センサノードの人感センサで取得したデータを格納する。列ＲＣＯＬには、センサノードのカラーセンサで取得した情報を格納する。列ＲＨＵＭには、センサノードの湿度センサで取得した情報を格納する。
　テーブルＴＡＣＣ１は、テーブルＴＩＲの赤外線などのデータの替わりに、加速度センサのデータを格納する。列ＲＭＡＣＩＤから列ＲＴＩＳＴまでの間は、テーブルＴＩＲ１と同様の内容を格納する。列ＲＡＣＤＳには、本データに格納する加速度データの検出数を格納する。列ＲＡＣＣには、センサノードで取得した加速度データを格納する。
　テーブルＴＶＯ１は、テーブルＴＩＲの赤外線などのデータの替わりに、音声のデータを格納する。列ＲＭＡＣＩＤから列ＲＴＩＳＴまでの間は、テーブルＴＩＲ１と同様の内容を格納する。列ＲＶＯＤＳには、本データに格納する音声データの検出数を格納する。列ＲＶＯＤＡには、センサノードで取得した音声データを格納する。
　図３は、図１の記録装置ＤＢ１に格納される個人情報テーブルＴＥＡＭＩＮＦＯについて示したものである。個人情報テーブルＴＥＡＭＩＮＦＯには、各作業者の識別ＩＤに対応づけられて、各作業者の所属や職位、在席場所など、作業者情報を格納する。この作業者情報は、表示装置ＤＩＳＰ１からデータ閲覧者等により予め入力されて、格納されるものである。図３のデータの例は、図４の組織図ＯＲＧＣＨＡＲＴのように構成される組織のデータを格納したものである。図４の通り、本組織にはＷ１からＷ１８の１８人の作業者が存在し、ＡからＤの４つのグループで構成される。各グループのリーダは、Ｗ１、Ｗ８、Ｗ１３、Ｗ１６である。グループは、１つもしくは２つ以上のチームで構成される。図４の例では、グループＡは２チーム、Ｂは２チームで構成されるとする。チームリーダは、Ｗ２やＷ５、Ｗ９、Ｗ１１、Ｗ１４、Ｗ１７である。
　図３に示す個人情報テーブルには、例えば以下のデータを格納する。列ＵＳＥＲＩＤには、センサノードを利用する作業者の識別ＩＤを格納する。列ＵＮＡＭＥには、作業者の氏名を格納する。列ＧＲＯＵＰＩＤには、作業者の所属するグループを識別するＩＤを格納する。列ＧＬＥＡＤＥＲには、グループのリーダを表すフラグを格納する。例えばグループのリーダには１、それ以外には０を格納する。列ＴＥＡＭＩＤには、作業者の属するチームを識別するＩＤを格納する。列ＴＬＥＡＤＥＲには、チームのリーダを表すフラグを格納する。例えばリーダには１、それ以外には０を格納する。列ＰＯＳＩＤには、職位を表す情報を格納する。例えばマネージャには１、主任には２、新人には３を格納する。列ＲＯＯＭＩＤには、各従業員の所在値として形式的に登録されている部屋の識別情報を格納する。列ＦＬＯＯＲＩＤには、列ＲＯＯＭＩＤに指定された部屋がある階を識別する情報を格納する。列ＢＬＤＩＤには、列ＦＬＯＯＲＩＤで指定された階がある建物やエリアを識別する情報を格納する。
　図５に、管理サーバＳＶ１の記録装置ＤＢ１に格納される、行動解析データテーブルＡＥＤＡＴＡの構成例を示す。管理サーバＳＶ１は、センシングデータに対して行動解析プログラムＡＲ１を所定のタイミングで実行し、各作業者の行動を解釈し、行動解析データテーブルＡＥＤＡＴＡに格納する。
　図５に示す行動解析データテーブルＡＥＤＡＴＡの構成について説明する。列ＲＵＳＩＤには、作業者を識別するＩＤが格納される。図２に示す各テーブルのＲＵＳＩＤの値を参照することで得られる。列ＲＳＭＩＮには、その行に格納されるデータをセンサノードが測定した時刻を格納する。ここでは、各行がある１分のデータを格納するものとする。
　列ＡＴＥＭＰには、当該時刻における、温度情報を記録する。これは、センサデータベースＳＤ１のテーブルＴＩＲ１における温度データＲＴＥＭＰの値を参照し、該当する１分間の平均値や最頻値を計算することで得られる。列ＡＬＵＸには、当該時刻における、照度情報を記録する。これは温度同様、センサデータベースＳＤ１のテーブルＴＩＲ１における照度データＲＬＵＸの値を参照し、該当する１分間の平均値や最頻値を計算することで得られる。列ＡＨＵＭには、当該時刻における、湿度情報を記録する。これも温度同様、センサデータベースＳＤ１のテーブルＴＩＲ１における湿度データＲＨＵＭの値を参照し、該当する１分間の平均値や最頻値を計算することで得られる。
　加速度情報を格納したテーブルＴＡＣＣ１における加速度データの検出数ＲＡＣＤＳ、加速度データＲＡＣＣの値から、下記の方法で作業者の活性度合いを計算して、列ＡＣＴＶに格納する。
　ここで、各作業者が活性状態であるか否かについて判定する手法について説明する。業務中に積極的な行動をすることで、内部／外部からの情報を集めることや白熱した議論をすることでアイデアを練ることを促進させることができる。その場合に想定される行動として、「言葉だけでなく身振り（ジェスチャ）を含めた対面」や「相手がいる場所まで出向いて対面」などが挙げられる。本発明者らは、このようなユーザの行動と動作リズムの関係について実験を行ったところ、ビデオ観察などの結果から、活性的な作業をしている時間帯は、それ以外の時間帯に比べて加速度の周波数が高いことがわかった。たとえば会話を行っている時には、２Ｈｚから３Ｈｚの周波数成分が高くなる。そこでここでは、加速度の周波数がある閾値を上回っている時間帯を、活性的な状態とする。典型的には、加速度の周波数が２Ｈｚ以上などである。もちろんこの値は人や業務の種類によって異なるため、状況に応じて設定変更可能である。
　図６を用いて活性度合いを算出するフローについて説明する。最初の加速度周波数計算（ＢＭＡＡ）は、時系列に並んだ加速度データ（ＴＡＣＣ１）から周波数を求める処理である。周波数は、一秒間の波の振動数と定義され、つまり振動の激しさを表している指標である。フーリエ変換によって周波数を計算してもよいが、本実施例では、計算を簡略化するために、周波数に相当するものとして、ゼロクロス値を用いる。これにより、サーバの処理負荷が低減され、センサノードの数の増加によるサーバの計算量の増加に対しても有効である。
　ゼロクロス値とは、一定の期間内における時系列データの値がゼロとなった回数、より正確には、時系列データが正の値から負の値へ、又は負の値から正の値へと変化した回数を計数したものである。例えば、加速度の値が正から負に変化してから、次にその値が再び正から負に変化するまでの期間を１周期とみなすと、計数されたゼロクロスの回数から、１秒間当たりの振動数を算出することができる。このようにして算出された一秒間当たりの振動数を、加速度の近似的な周波数として使用することができる。
　さらに、本実施例のセンサノードＳＮ０は、三軸方向の加速度センサを備えているため、同じ期間の三軸方向のゼロクロス値を合計することによって一つのゼロクロス値が算出される。これによって、特に左右及び前後方向の細かい振り子運動を検出し、振動の激しさを表す指標として用いることができる。
　ゼロクロス値を計数する「一定の期間」として、連続したデータの間隔（つまり元のセンシング間隔）よりも大きな値が設定される。たとえば１秒毎のゼロクロス値や１分毎のゼロクロス値を求めることとなる。
　加速度周波数計算（ＢＭＡＡ）の結果、各時間におけるゼロクロス値、およびそこから算出された秒単位の振動数が、加速度リスト（ＢＭＡ１）としてメモリ上に、もしくはファイルとして生成される。
　次にこのリスト（ＢＭＡ１）を対象に、活性判定（ＢＭＣＢ）を実施する。上述したように、ここでは活性か否かを、加速度がある閾値を上回っているか否かで判定する。リスト（ＢＭＡ１）を順に走査し、振動数が閾値を上回っている行には活性状態として判定値に”１”、下回った行には非活性状態として”０”を挿入する。この結果、各時間帯において活性か否か秒単位で求められた活性リスト（ＢＭＣ２）が生成される。
　ここで、ある瞬間的にみると閾値以下であっても、前後の時間は閾値以上で活性的な状態、逆にある瞬間では閾値以上であったが、前後の時間は閾値以下で実は活性的なこともありうる。このような瞬間的なノイズを除去する機構が必要となる。
　そこで、次にこのリスト（ＢＭＣ２）を対象に、ノイズ除去（ＢＭＣＣ）を実施する。ノイズ除去の役割は、上記で求めた活性度の時系列変化、たとえば”０００１０００１１１１１１００１１１１”といった系列に対し、前後関係を加味して瞬間的な変化を取り除いた、たとえば”０００００００１１１１１１１１１１１１”という系列を生成することである。このようなノイズ除去処理を行うことにより、その前後の時間帯を考慮して活性度を算出することができ、より実際の状況を反映した活性度を把握することが可能となる。ノイズを除去する処理はローパスフィルタにより高周波の成分を除去することによっても可能であるが、ここではより単純な方法として、多数決的な方法を説明する。本方法では、時系列順に最初から最後までひとつずつ判定の対象とする。現在i番目の時間帯が判定の対象であるとする。ここで、ｉ－ｎ番目の時間帯から、ｉ＋ｎ番目の時間帯までの合計２ｎ＋１個の時間帯に関し、活性状態の個数と、非活性状態の個数を数える。ここでもし活性している個数のほうが多く、かつ、ｉ番目の時間帯が活性でないという状態になっている場合、ｉ番目の状態を活性状態に変更する。逆に活性的でない個数の方が多ければ、ｉ番目の状態を非活性状態に変更する。たとえば”　０００１０００１１１１１１００１１１１”という系列に、ｎ＝２でこの方法を適用すると、”　０００００００１１１１１１１１１１１１”という系列が生成される。ｎが小さければ前後短時間のみ反映したノイズが除去され、ｎが大きければより長時間を反映したノイズが除去される。ｎをどの程度にするかは人や業務の種類によるが、最初に小さいｎで細かいノイズを除去したあと、再度大きいｎで少し長めのノイズを除去することなども可能である。このように多数決的な方法を実行することにより、サーバの計算量を減らし、処理負荷を低減することができる。この結果、各時間帯において活性か否か秒単位で求められた活性リスト（ＢＭＣ３）が生成される。
　この活性リスト（ＢＭＣ３）は秒単位のデータであるが、後の処理を簡単にする目的で、より長い時間単位での活性度を計算するための期間集計処理ＢＭＣＤを行うことができる。ここでは秒単位の活性度から、分単位の活性度を計算する例を示す。ひとつの方法は、１分の中で活性状態であった秒数を集計して、それがしきい値以上であれば、その１分は活性状態と見なす方法である。例えば５０％を超えたら活性状態と見なす。このようにして算出された作業者の活性度合いを、列ＡＣＴＶに格納する。活性状態である場合、すなわち積極的な行動である場合には”１”、非積極的な行動である場合には”０”を格納する。
　次に、列ＣＯＭＭには、該当時刻で人と対面していたかどうかを表す情報を格納する。例えば対面時は“１”、非対面時は“０”を格納する。この情報は、センサデータベースＳＤ１のテーブルＴＩＲ１の列ＲＩＲを参照し、他の作業者の識別ＩＤを検出していたか否かを調べることで得られる。該当する１分間の間で、対面状態であった秒数を集計して、それがしきい値以上であれば、その１分は対面状態と見なす。例えば５０％を超えたら対面状態とみなす。
　最後の列ＬＯＣには、当該時刻における作業者の場所を格納する。本情報は、センサデータＳＤ１のテーブルＴＩＲ１の列ＲＩＲと図７に示す位置特定デバイスリストを参照し、列ＲＩＲに格納される識別ＩＤが位置特定デバイスの識別ＩＤと一致した場合、その位置特定デバイスの識別ＩＤを格納する。
　図５に示す例では、識別ＩＤ１の作業者が、０分から１分の間に、温度２６．３℃、照度４００．１ＬＵＸ、湿度４０．２％、積極かつ非対面の状態で、ＰＯＳ１に対応する場所にいたことを示している。
　図７の位置特定デバイスリストには、位置特定デバイスの識別子と、位置特定デバイスが設置されている場所の情報、各場所の責任者を示す作業者の識別ＩＤとを対応づけて格納する。これらの情報は、表示装置ＤＩＳＰ１からデータ閲覧者等により予め入力されて、格納されるものである。
　列ＰＯＳＩＤには、位置特定デバイスの識別ＩＤが格納される。列ＲＯＯＭＩＤには、該当する位置特定デバイスが設置された部屋の識別ＩＤが格納される。列ＦＬＯＯＲＩＤには、該当する位置特定デバイスが設置された階の識別ＩＤが格納される。列ＢＬＤＩＤには、該当する位置特定デバイスが設置された建屋の識別ＩＤが格納される。列ＬＭＮＧＩＤには、各場所の責任者を表す作業者の識別子を格納する。
　管理サーバＳＶ１は、状態集計プログラムＳＳＵＭを実行することにより、行動解析データに基づいて各作業者が作業をしていた時の温度などの環境情報を、行動の種類ごとに区別して集計する。その集計結果である行動解析集計データを、図８に示す行動解析集計データテーブルＳＡＥＤＡＴＡに格納する。図８では、行動の種類として、行動解析データテーブルＡＥＤＡＴＡの列ＡＣＴＶに格納される積極か否か、同じく列ＣＯＭＭに格納される対面しているか否かの２種類の情報を用いる。この２種類を組み合わせて、積極かつ対面、積極かつ非対面、非積極かつ対面、非積極かつ非対面の４状態の行動に分類する。
　具体的には、図５の行動解析データテーブルＡＥＤＡＴＡの中から、同じ作業者識別子ＲＵＳＩＤを持つデータを対象に、上記４状態毎に温度などの平均値を求める。その結果、図８のように、各作業者に対して、４状態における環境情報の平均値が求められる。ここでは、環境情報として平均温度、平均照度、平均湿度を格納する。また、集計期間中の各状態の出現量を合計し、列ＴＯＴＡＬに格納する。ここでは、各状態の出現時間を分単位で格納する。また、集計期間の最初の日を列ＳＴＡＲＴに格納し、最後の日を列ＥＮＤに格納する。なお、同じ作業者に関して、異なる期間毎の平均値を求めて格納できる。例えば、月単位で温度平均値を格納することもできる。
　例えば、図８では、識別ＩＤ１の作業者が、２０１０年１月１日から２０１０年１月７日までの間で、非積極かつ非対面の状態が１８０分存在し、そのときの平均温度２６．３℃、平均照度４００．１ＬＵＸ、平均湿度４０．２％であることを示している。
　また、管理サーバＳＶ１は、組織集計プログラムＳＴＳＵＭを実行することにより、行動解析データに基づいて、グループやチーム毎に作業をしていた時の温度などの環境情報を、行動の種別ごとに区別して集計する。その集計結果である組織行動解析集計データを、図９に示す組織行動解析集計データテーブルＴＳＵＭに格納する。図８の行動解析データテーブルＡＥＤＡＴＡで集計した場合と同じ要領で温度などの環境情報を集計する。図８の行動解析データテーブルでは、作業者ごとに集計したのに対し、図９に示す組織行動解析集計データテーブルＴＳＵＭでは、同じグループやチームに属する人をまとめて集計する。
　まず、図５の行動解析データテーブルＡＥＤＡＴＡの各データに対し、作業者識別子ＲＵＳＩＤと同じＩＤを、図３の個人情報テーブルＴＥＡＭＩＮＦＯの列ＵＳＥＲＩＤから探して、その人のグループの識別子ＧＲＯＵＰＩＤを求める。次に、同じＧＲＯＵＰＩＤとなった行動解析データテーブルＡＥＤＡＴＡのデータを対象に、温度、照度、湿度を集計する。ここでは集計の一例として、平均値と、作業者間の環境情報のばらつきとして標準偏差を求める。温度の平均値ＡＴＥＭＰ、標準偏差ＤＴＥＭＰ、照度の平均値ＡＬＵＸ、標準偏差ＤＬＵＸ、湿度の平均値ＡＨＵＭ、標準偏差ＤＨＵＭを格納する。
　また、図８と同様に、図５の行動解析データテーブルＡＥＤＡＴＡの列ＡＣＴＶおよび列ＣＯＭＭの情報を参照し、行動の種類ごとに識別して集計する。図９では、列ＡＣＴＶおよび列ＣＯＭＭにＡＬＬと書かれた行を記載したが、これは、全状態を総合して集計したデータを格納する行である。なお、集計期間については省略したが、図８と同様に、集計期間の最初の日（例えば２０１０／１／１）と最後の日（例えば２０１０／１／７）を格納するようにしてもよい。
　管理サーバＳＶ１は、場所集計プログラムＳＬＳＵＭを実行することにより、行動解析データに基づいて、場所毎に作業をしていた時の温度などの環境情報を行動の種別ごとに区別して集計する。その集計結果である場所集計データを、図１０に示す場所集計データテーブルＬＳＵＭに格納する。図９と同様に複数の人のデータを集計したものであるが、図９の組織行動解析集計データテーブルでは、グループやチーム毎に集計したのに対し、図１０に示す場所集計データテーブルＬＳＵＭでは、場所単位で集計している。
　まず、図５の行動解析データテーブルＡＥＤＡＴＡの各データに対し、場所情報ＬＯＣと同じＩＤを、図７の位置特定デバイスリストＬＯＣＩＮＦＯの列ＰＯＳＩＤから探して、その建屋の識別子ＢＬＤＩＤを求める。次に、同じＢＬＤＩＤとなる位置特定デバイスの識別子ＰＯＳＩＤを特定し、当該ＰＯＳＩＤを有する行動解析データテーブルＡＥＤＡＴＡのデータを対象に、温度、照度、湿度を集計する。ここで、集計の一例として、平均値と、作業者間の環境情報のばらつきとして標準偏差を求める。そして、場所ごとに、温度の平均値ＡＴＥＭＰ、標準偏差ＤＴＥＭＰ、照度の平均値ＡＬＵＸ、標準偏差ＤＬＵＸ、湿度の平均ＡＨＵＭ、標準偏差ＤＨＵＭを格納する。また、図９と同様に、図５の行動解析データテーブルＡＥＤＡＴＡの列ＡＣＴＶおよび列ＣＯＭＭの情報を参照し、行動の種類ごとに識別して集計する。
　なお、図１０では、建屋ごとに集計する例を示したが、同様の手法で階ＦＬＲごとに集計することもできる。また、集計期間については省略したが、図８と同様に、集計期間の最初の日（例えば２０１０／１／１）と最後の日（２０１０／１／７）を格納するようにしてもよい。
　管理サーバＳＶ１は、行動分析プログラムＳＰＳＵＭを実行することにより、各作業者の作業効率を示す作業効率データを算出し、図１１に示す作業効率データテーブルＰＳＵＭに格納する。ここでは、各作業者の行動情報から、各作業者の作業効率を表す情報を計算する。
　図８では、ＡＣＴＶとＣＯＭＭの組み合わせにより、４状態を定義した。そのうち、非対面かつ非積極状態は、個人で集中して作業をしている状態とみなすことができる。一方、非対面かつ積極状態は、集中作業ではない状態、例えば移動や書類整理などの状態とみなすことができる。ここで、集中して書類作成や開発を行う業務では、前者の集中時間を増やし、後者の非集中時間を減らすことがひとつの目標となる。そこで、図８に示す行動解析集計データテーブルＳＡＥＤＡＴＡの各状態の出現量ＴＯＴＡＬを参照して集中時間率を計算し、図１１の列ＣＯＮＲＡＴＩＯに格納する。集中時間率は、（非対面かつ非積極状態の合計時間）／（非対面状態の合計時間）により算出される。列ＴＯＴＡＬＳＯＬＯには、非対面かつ非積極状態と非対面かつ積極状態の合計時間が格納される。列ＮＵＭＣＯＮには、非対面かつ非積極状態の時間が格納される。図１１では、作業者Ｗ１は、非対面状態２４０分のうち、非積極状態は１８０分であり、集中時間率は０．７５である例を示している。
　同様の関係が、対面かつ非積極状態と、対面かつ積極状態の間にも存在する。対面かつ積極状態は、対面相手に対して発話をしたり、相手の発話にうなずいたり反応を示している状態と見なせる。逆に、対面かつ非積極状態は、対面していても特に発話をせずに、相手の話を聞いているだけか、特に関心がなく聞いていない状態と見なせる。対面時には、前者の積極的な時間を増やし、非積極状態を減らすことが目標となる。そこで、図８に示す行動解析集計データテーブルＳＡＥＤＡＴＡの各状態の出現量ＴＯＴＡＬを参照して対面積極率を計算し、図１１の列ＡＣＴＶＲＡＴＩＯに格納する。対面積極率は、（対面かつ積極状態の合計時間）／（対面状態の合計時間）により算出される。列ＴＯＴＡＬＣＯＭＭには、対面かつ積極状態と対面かつ非積極状態の合計時間が格納される。列ＮＵＭＡＣＴＶには対面かつ積極状態の時間が格納される。図１１では、作業者Ｗ１は、対面状態１１０分のうち、積極状態は４５分であり、対面積極率は０．４１である例を示している
。
　また、管理サーバＳＶ１は、適正環境分析プログラムＳＥＡＮを実行することにより、作業効率データと環境情報に基づいて適正な環境情報ＰＶＡＬＵＥを算出する。集中時間率と温度データに基づいて適正温度を算出する場合を説明する。まず、図１１に示す作業効率データテーブルＰＳＵＭに格納される各作業者の集中時間率と、図８に示す行動解析集計データテーブルＳＡＥＤＡＴＡに格納される各作業者に関する温度データとを参照する。そして、所定範囲内の温度（例えば集中時間率が上位２５％の作業者に関する温度）を、適正温度ＰＶＡＬＵＥとして算出する。なお、最も集中時間率が高い作業者に関する温度を適正温度としてもよい。
　管理サーバＳＶ１は、上述した各プログラムを定期的に実行し、算出した各情報を対応づけて表示装置ＤＩＳＰ１に出力する。表示装置ＤＩＳＰ１は、受信した各情報を加工し、グラフ形式等により表示する。又は、表示装置ＤＩＳＰ１を介してユーザから要求があった時に、その要求に基づいて所定のプログラムを実行し、算出した各情報を表示装置ＤＩＳＰ１に出力することで、表示装置ＤＩＳＰ１に表示される。
　図１２に、表示装置ＤＩＳＰ１に表示されるデータの例を示す。図１１のＷＩＮ１からＷＩＮ４は、ＤＩＳＰ１の画面に表示されるウィンドウを表す。
　ウィンドウＷＩＮ１では、横軸に温度情報、縦軸にグループをとり、グループ毎の作業者の温度の分布を表示する。管理サーバＳＶ１は、図３に示す個人情報テーブルと図８に示す行動解析集計データテーブルに基づいて、グループ毎に作業者の温度を対応づけ、表示装置ＤＩＳＰ１は、それを箱髭図の形で表示している。ここでは、各グループに対応する箱内には各グループの５０％の作業者が存在することを示し、箱内の中心線が各グループの温度の中央値を示す。この図を見ると、部署Ａが最も温度が高く、部署Ｄが最も低いことがわかる。部署Ｂと部署Ｃは、中心温度は同等であるが、部署Ｃのほうがばらつきが大きいことがわかる。なお、図９に示す組織行動解析集計データに基づいてグループ毎の平均温度、温度標準偏差を数値で表示することも可能である。
　このように、組織を構成する集団に対応づけて温度の分布を表示する。ここで集団とは組織において一般的に存在する部、課、チーム、グループなどである。これにより、どの集団の環境条件に問題や無駄があるかを容易に理解することができ、対策箇所が明確になり、効率的なエネルギー管理を行うことが可能となる。
　さらに、個人情報テーブルに基づいて管理サーバＳＶ１は部署ごとの温度分布と責任者とを対応づけ、表示装置ＤＩＳＰ１は、各部署の責任者を担当として併せて表示することもできる。これにより、その部署の責任の所在が誰にあるかを容易に理解することができ、より効率的なエネルギー管理を行うことが可能となる。例えば、図１２では、部署Ａの担当である作業者Ｗ１に連絡して、温度を下げるように促せばよいことがわかる。
　ここで、組織における適正温度について検討する。例えば集中作業をしている人の適正温度と、休憩や会議などで対話をしている人の適正温度は異なる。集中作業の多い人たちと活発な作業が多い人たちを比べた時に、仮に集中作業の多い人たちのほうが高い温度設定で作業をしていたとする。このとき、省エネルギーの観点のみ考慮して集中作業の人たちの温度設定を下げてエネルギー消費を下げるという結論が、組織にとって必ずしもよいとは限らない。すなわち、省エネルギーの観点と組織の生産性の観点からエネルギー管理を行うことが組織にとって重要となる。また、作業者の作業内容は随時変わる。加えてひとつの空間には、さまざまな作業を行っている人が混在しうる。この作業の変化と作業の多様性を考慮して、適正温度の判定と制御が必要になる。本実施例では、作業効率データを活用することにより、行動毎の適正温度を示すことができる。
　ウィンドウＷＩＮ２は、横軸に各作業者の温度情報を、縦軸に各作業者の集中時間率をとり、温度情報と集中時間率の分布を散布図で表示したものである。表示装置ＤＩＳＰ１は、行動解析集計データテーブルＳＡＥＤＡＴＡから、各作業者の温度情報を取得する。また、作業効率データテーブルＰＳＵＭから、各作業者の集中時間率を取得する。ウィンドウＷＩＮ２のひとつのマークが、一作業者に対応する。このように、各作業者の温度情報と集中時間率の分布を散布図で表示することにより、環境情報のひとつである温度と、組織の生産性指標の一つである集中時間率の関係を一望することができる。
　また、管理サーバＳＶ１が集中時間率に基づいて算出した適正温度を、表示装置ＤＩＳＰ１は表示することもできる。図１２では、作業者の中で集中時間率が上位２５％の人に関する温度の範囲を、適正温度とみなしている。図１２では、適正温度は１９℃から２７℃程度であり、ＲＡＮＧＥ２のような矩形で表示している。このように、適正温度を表示することで、どれくらいの温度を維持すれば、集中時間率が高まるかが分かる。
　そして、適正温度をグループ毎に実際の温度分布と対応づけ、それをウィンドウＷＩＮ１に併せて表示したものがウィンドウＷＩＮ３である。集中時間率に基づいて計算した適正温度を、ＲＡＮＧＥ１のような矩形で、実際の温度分布と併せて表示している。これにより、作業者の作業内容を考慮して、適正温度を把握することが可能となる。そして、適正範囲から外れているグループＡやＤを優先的に対策すべきことが直感的にわかる。また、省エネルギーのことだけを考慮すると、温度を下げすぎてしまう可能性があるが、適正温度を表示することで、エネルギー管理と生産性維持の両方を考慮することが可能になる。
　ウィンドウＷＩＮ４には、上記ＷＩＮ１からＷＩＮ３の情報を用いて得られた分析結果が表示される。適正範囲から外れている組織や担当者への指摘、温度のばらつきが大きい組織への指摘（ＭＳＧ１～４）など、適正温度に基づく集団あるいは管理者への情報を生成することができる。これらの情報（ＭＳＧ１～４）は、管理サーバＳＶ１で生成することもできるし、表示装置ＤＩＳＰ１で生成することもできる。
　なお、図１２では、グループ単位の環境情報の集計結果を表示しているが、場所単位の環境情報の集計結果を表示することもできる。表示装置ＤＩＳＰ１は、図７に示す位置特定デバイスリストと図１０に示す場所集計データテーブルＬＳＵＭを参照して、場所単位の環境情報の集計結果を表示する。その例を図１３に示す。ウィンドウＷＩＮ１では、各建屋の集計情報を表示している。適正温度の表示方法については、図１２で説明した場合と同様である。また、１つの建屋を指定してさらに分析することができる。例として、表示装置ＤＩＳＰ１の入力装置を介してウィンドウＷＩＮ１のＢＬＤ４が選択されたときの表示を、ウィンドウＷＩＮ２に示す。このウィンドウには、建屋ＢＬＤ４の階ごとに集計した結果が表示される。これらの情報から、ＢＬＤ１やＢＬＤ４、ＦＬ４１やＦＬ４４が適正範囲から外れていることがわかる。また、ウィンドウＷＩＮ３にも、適正範囲から外れている階の指摘、温度のばらつきが大きい階の指摘などの情報が表示される。
　さらに細かい場所単位での集計情報の表示例を、図１４に示す。ここでは新しいウィンドウＷＩＮ４が表示されている。これは、図１３のウィンドウＷＩＮ２の階ＦＬ４４を選んだ際に表示されるもので、階４４の各部屋ＲＭ１０からＲＭ１３の環境情報の集計結果を表示する。また、ウィンドウＷＩＮ３にも、適正範囲から外れている部屋の指摘、温度のばらつきが大きい部屋の指摘などの情報が表示される。
　図１２から図１４では、組織の作業者の集中時間率を高めるという観点で、管理サーバＳＶ１で計算した適正温度を表示している。しかし組織によっては、集中時間ではないものをより重要視する場合もありうる。そこで、組織の対面積極率を高めるという観点で、管理サーバＳＶ１で計算した適正温度を表示する例を説明する。
　管理サーバＳＶ１は、図１１に示す作業効率データテーブルＰＳＵＭに格納される各作業者の対面積極率と、図８に示す行動解析集計データテーブルＳＡＥＤＡＴＡに格納される各作業者に関する温度データとを参照する。そして、所定範囲内の温度（例えば対面積極率が上位２５％の作業者に関する温度）を、適正温度ＰＶＡＬＵＥとして算出する。なお、最も対面積極率が高い作業者に関する温度を適正温度としてもよい。
　図１２で説明した場合と同様に、表示装置ＤＩＳＰ１は、グループ毎の作業者の温度を箱髭図の形で表示する。そして、対面積極率に基づいて管理サーバＳＶ１により算出された適正温度も併せて表示する。その表示例を図１５のウィンドウＷＩＮ１に示す。
　図１５のウィンドウＷＩＮ２では、各作業者の温度情報を横軸にし、対面時の積極率を縦軸にして、温度情報と対面積極率の分布を散布図で表示している。この場合、集中時間率の分布とは異なる分布となりうる。図１５の場合、１８℃程度のときに対面積極率が極大になる例を表示している。また、適正温度は、対面積極率が高い２５％の人が属する範囲で１６℃から２３℃となる（ＲＡＮＧＥ２）。図１２の場合と同様に、ＷＩＮ１の適正温度表示ＲＡＮＧＥ１、ウィンドウＷＩＮ３の分析結果も、この適正温度に併せて表示される。このように、対面積極率に基づく適正温度を実際の温度分布と併せて表示することにより、生産性維持を考慮しつつエネルギー管理を行うことができる。
　図１６では、一日の中での温度の時間変化をＷＩＮ１のように表示している。この図では、横軸に時刻を取り、縦軸は各時刻における平均温度を表す。図１５に示すウィンドウＷＩＮ２で求めた適正温度範囲が、ＲＡＮＧＥ３のように表示される。また、管理サーバＳＶ１は、図５に示す行動解析データから、全作業者の各時刻における平均温度を算出し、表示装置ＤＩＳＰ１はＬＩＮＥ１のような太線で表す。さらに、全作業者の温度のばらつきを表すために、管理サーバＳＶ１は、全作業者の各時刻における温度の標準偏差を図５に示す行動解析データから求め、表示装置ＤＩＳＰ１は、それをＲＡＮＧＥ４に示すような範囲付きのオブジェクトで表示する。これらを表示することによって、どの時刻に適正温度を外れるのか、また、全体的に外れているのか、ばらつきが多いのか、といったことが直感的にわかるようになる。さらに、図１６のウィンドウＷＩＮ２に示すように、ウィンドウＷＩＮ１に基づく分析結果が表示される。図１６の例では、最高温度と個人温度のばらつきが最も大きい時刻を示している。
　室温は、外気温度と、エアコンディショナーの設定で決まるところもあるが、実際には、同じオフィス、同じ時間帯、同じ人数であっても、行動によって温度が変わりうる。図１７には、温度と、さまざまな行動との関係を分析するための表示を示す。
　図１７のウィンドウＷＩＮ１のようなインタフェースで、ユーザは表示装置ＤＩＳＰ１の入力装置を介して、分析の対象時刻範囲、対象場所を指定する。特定の人数が部屋にいるときのみ分析したい場合は、その人数を指定する。また、温度との関係を調べたい行動指標（例えば、部屋内の対面人数、部屋内の対面時間など）を、リストＡＬＩＳＴから選択する。選択された情報を受信した管理サーバＳＶ１は、行動・環境情報相関分析プログラムＳＰＡＮを実行することにより、その行動指標を作業者ごとに計算する。例えば、部屋内の対面時間という行動指標を計算する場合、行動解析データテーブルと位置特定デバイスリストを参照し、ユーザ指定時刻内にユーザ指定場所で取得された行動解析データを抽出し、抽出された行動解析データのうち他の作業者と対面している時間を集計すればよい。その計算結果を受信した表示装置ＤＩＳＰ１は、その行動指標を横軸にした散布図をウィンドウＷＩＮ２に表示する。また、管理サーバＳＶ１は、選択された行動指標と温度との相関分析を行い、表示装置ＤＩＳＰ１は、その結果も併せて表示する。相関係数が高ければ、その行動指標と温度に関係があることがわかる。また、管理サーバＳＶ１は、リストＡＬＩＳＴに示すような様々な行動指標と、温度との相関分析を行い、どの指標が最も温度と相関するかを求める。表示装置ＤＩＳＰ１は、分析結果としてＷＩＮ３に表示する。このように行動指標と温度との関係を調べることで、きめ細かい分析・改善が可能になる。
　図１２から図１７まで、温度情報の表示や分析の例を説明したが、温度以外の、湿度や照度を使っても同様の表示、分析が可能になる。これらを順に表示したり、すべてを同時に表示することによって、より全体の状況を把握して分析することが可能になる。
　本発明の第２の実施例の構成について、図１８と図１９を用いて説明する。
　第２の実施例は、各建物内の消費エネルギーをモニタリングするためのエネルギーマネジメントシステムを設け、建物内のエネルギー使用量と行動指標との関係を分析可能にすることを特徴とする。
　図１８は、本実施例のシステム構成を示した図である。実施例１と同構成については、同符号を付し、ここでの説明は割愛する。本実施例では、管理サーバＳＶ１が、行動・エネルギー相関分析プログラムＳＰＥＡＮを備えていることを特徴とする。
　ＢＬＤ１やＢＬＤ２の建物には、消費エネルギーをモニタリングするためのエネルギーマネジメントシステムＥＭＳ１を備える。各部屋や建物の温度、湿度、照度などのセンサＳＮＳ２、電気や水の消費量の計測メータＭＴＲ０、センサデータや計測データを格納するメモリＭＥＭ３で構成される。これを用いることで、建屋の電気、水、ガスなどのエネルギーの使用量と、行動の間の関係分析が可能になる。
　図１９は、作業者が携帯するセンサで取得した情報に加えて、ビルのエネルギーの使用量や固定センサの情報を管理するシステムＥＭＳ１の情報を利用して表示、分析する例である。管理システムＥＭＳ１では、エアコンや実験機器などの冷却水の使用量を、メータＭＴＲ０で部屋ごとに管理している。この場合、ユーザは管理サーバＳＶ１を通じて、各部屋内での行動が、冷却水の使用量とどう関係するかを調べることが可能になる。
　図１９のウィンドウＷＩＮ１のようなインタフェースで、ユーザは表示装置ＤＩＳＰ１の入力装置を介して、分析の対象時刻範囲、対象場所を指定する。特定の人数が部屋にいるときのみ分析したい場合は、その人数を指定する。また、冷却水の消費量との関係を調べたい行動指標（例えば、部屋内の対面人数、部屋内の対面時間など）を、リストＡＬＩＳＴから選択する。選択された情報を受信した管理サーバＳＶ１は、行動・エネルギー相関分析プログラムＳＰＥＡＮを実行することにより、その行動指標を作業者ごとに計算する。例えば、部屋内の運動時間という行動指標を計算する場合、行動解析データテーブルと位置特定デバイスリストを参照し、ユーザ指定時刻内にユーザ指定場所で取得された行動解析データを抽出し、抽出された行動解析データのうち活発な時間を集計すればよい。その計算結果を受信した表示装置ＤＩＳＰ１は、その行動指標を横軸にした散布図をウィンドウＷＩＮ２に表示する。また、管理サーバＳＶ１は、選択された行動指標と、エネルギーマネジメントシステムＥＭＳ１から取得した冷却水消費量との相関分析を行い、表示装置ＤＩＳＰ１はその結果も併せて表示する。相関係数が高ければ、その行動指標と冷却水消費量に関係があることがわかる。
　また、管理サーバＳＶ１において、主成分解析や重回帰分析などの統計手法を用いることによって、行動指標群の中から、冷却水消費量に関係するものを複数選択する。表示装置ＤＩＳＰ１は、それをウィンドウＷＩＮ３のように、順に表示することができる。このように、冷却水消費量と行動指標との関係を調べることで、エネルギー消費と行動指標との関係をより詳細に分析し、改善を図ることが可能となる。なお、冷却水消費量以外にも、電気使用量や、ガス使用量、コンピュータネットワークのトラフィック量など、部屋毎に管理可能なものであれば同様に処理することができる。
　またＬＡＮ１には、各作業者のプロファイルや業務情報の管理システムＨＭＳ１があってもよい。各作業者の売り上げや業務処理量などの業務パフォーマンスＰＦＭ０、各作業者の能力や経験、評価を格納した個人情報ＰＲＦ０、組織の構成や所属を格納した組織情報ＯＲＧ０を格納する。これらの情報を用いて、建屋の電気、水、ガスなどのエネルギーの使用量と、業務の経験や生産性といった作業者属性の間の関係分析も可能になる。
　以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、種々変形実施可能であり、上述した各実施形態を適宜組み合わせることが可能であることは当業者に理解されよう。
　本発明は、複数の人が集まった様々な環境に適用可能である。対象者は同一の企業に属する必要はなく、複数の企業が集まったビルや、複数のデパートが集まったショッピングモール、複数の建物が集結したコミュニティや街でも構わない。また、物理的に同一空間に存在する必要もない。例えば別な地域や別な国にある支店間で比較することができる。
ＳＮ０　センサノード
ＢＳ１、ＢＳ２、ＢＳ３　基地局デバイス
ＰＯＳ１、ＰＯＳ２、ＰＯＳ３　位置特定デバイス
ＳＶ１　管理サーバ
ＬＡＮ１　有線ネットワーク
ＣＰＵ０、ＣＰＵ１、ＣＰＵ２　プロセッサ
ＩＦ１、ＩＦ２　ネットワークインタフェース
ＳＮＳ０、ＳＮＳ１　センサ
ＲＦ０、ＲＦ１　無線回路
ＭＥＭ０、ＭＥＭ１、ＭＥＭ２　メモリ
ＳＤ１　センサデータベース
ＤＢ１　記録装置
ＡＲ１　行動解析プログラム
ＳＳＵＭ　状態集計プログラム
ＳＴＳＵＭ　組織集計プログラム
ＳＬＳＵＭ　場所集計プログラム
ＳＰＳＵＭ　行動分析プログラム
ＳＥＡＮ　適正環境分析プログラム
ＳＰＡＮ　行動・環境情報相関分析プログラム
ＳＰＥＡＮ　行動・エネルギー相関分析プログラム

Claims (19)

  1. 　組織を構成する複数の利用者それぞれに装着される端末と、上記端末と通信を行う基地局と、上記基地局とネットワークを介して接続されるサーバと、を備える情報処理システムであって、
    　上記端末は、環境情報を取得する第１のセンサと、上記環境情報を上記基地局に送信する送信装置と、を備え、
    　上記サーバは、上記ネットワークに接続されるネットワークインタフェースと、上記ネットワークインタフェースに接続されるプロセッサと、上記プロセッサに接続される記録装置と、を備え、
    　上記記録装置は、上記複数の利用者それぞれと上記複数の利用者それぞれが属する上記組織の集団との対応づけを格納する個人情報テーブルを記録し、
    　上記プロセッサは、
    　上記ネットワークインタフェースを介して上記環境情報を受信して上記記録装置に記録し、
    　上記環境情報に基づいて上記利用者ごとの所定期間内の環境情報を集計して上記記録装置に記録し、
    　上記個人情報テーブルを参照して、上記利用者ごとの所定期間内の環境情報から上記集団ごとの上記所定期間内の環境情報を算出し、上記情報処理システムに接続される表示装置に出力する情報処理システム。
  2. 　請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
    　上記環境情報は、温度情報、照度情報、湿度情報の少なくとも何れか１つである情報処理システム。
  3. 　請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
    　上記個人情報テーブルは、上記集団と上記集団の責任者との対応づけを格納し、
    　上記プロセッサは、上記個人情報テーブルに基づいて上記集団ごとの所定期間内の環境情報を上記集団の責任者と対応づけて、上記表示装置に出力する情報処理システム。
  4. 　請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
    　上記端末は、加速度情報を取得する第２のセンサと、他の利用者との対面情報を取得する第３のセンサをさらに有し、
    　上記送信装置は、上記加速度情報及び上記対面情報を上記基地局に送信し、
    　上記プロセッサは、上記加速度情報に基づいて上記加速度が所定の閾値を超えるか否かにより上記利用者が積極状態であるか否かを判定し、上記対面情報に基づいて上記利用者が他の利用者と対面状態であるか否かを判定し、上記積極状態と上記対面状態を組み合わせた４状態ごとに上記所定期間内の環境情報を算出して上記記録装置に記録する情報処理システム。
  5. 　請求項４に記載の情報処理システムにおいて、
    　上記プロセッサは、上記積極状態及び上記対面状態に基づいて上記利用者ごとの作業効率を示す作業効率データを算出して上記記録装置に記録し、上記利用者ごとの上記作業効率データと上記環境情報に基づいて適正な環境情報を算出して上記表示装置に出力する情報処理システム。
  6. 　請求項５に記載の情報処理システムにおいて、
    　上記プロセッサは、上記作業効率データとして、非対面状態の時間に対する非積極状態かつ非対面状態の時間の割合から上記利用者ごとの集中時間率を算出し、対面状態の時間に対する積極状態かつ対面状態の時間の割合から上記利用者ごとの対面積極率を算出する情報処理システム。
  7. 　請求項５に記載の情報処理システムにおいて、
    　上記プロセッサは、上記複数の利用者の環境情報のうち、上記作業効率が所定範囲内に該当する環境情報を上記適正な環境情報とする情報処理システム。
  8. 　請求項５に記載の情報処理システムにおいて、
    　上記プロセッサは、上記集団ごとの所定期間内の環境情報と上記適正な環境情報とを対応づけて、上記表示装置に出力する情報処理システム。
  9. 　組織を構成する複数の利用者それぞれに装着される端末と通信を行う基地局にネットワークを介して接続されるサーバであって、
    　上記ネットワークに接続されるネットワークインタフェースと、
    　上記ネットワークインタフェースに接続されるプロセッサと、
    　上記プロセッサに接続される記録装置と、を備え、
    　上記記録装置は、上記複数の利用者それぞれと上記複数の利用者それぞれが属する上記組織の集団との対応づけを格納する個人情報テーブルを記録し、
    　上記プロセッサは、
    　上記ネットワークインタフェースを介して上記端末が取得する環境情報を受信して上記記録装置に格納し、
    　上記環境情報に基づいて上記利用者ごとの所定期間内の環境情報を集計して上記記録装置に格納し、
    　上記個人情報テーブルを参照して、上記利用者ごとの所定期間内の環境情報から上記集団ごとの上記所定期間内の環境情報を算出し、上記ネットワークに接続される表示装置に出力するサーバ。
  10. 　請求項９に記載のサーバにおいて、
    　上記環境情報は、温度情報、照度情報、湿度情報の少なくとも何れか１つであるサーバ
    。
  11. 　請求項９に記載のサーバにおいて、
    　上記個人情報テーブルは、上記集団と上記集団の責任者との対応づけを格納し、
    　上記プロセッサは、上記個人情報テーブルに基づいて上記集団ごとの所定期間内の環境情報を上記集団の責任者と対応づけて、上記表示装置に出力するサーバ。
  12. 　請求項９に記載のサーバにおいて、
    　上記プロセッサは、
    　上記ネットワークインタフェースを介して、上記端末が取得する加速度情報及び他の利用者との対面情報を受信し、
    　上記加速度情報に基づいて上記加速度が所定の閾値を超えるか否かにより上記利用者が積極状態であるか否かを判定し、上記対面情報に基づいて上記利用者が他の利用者と対面状態であるか否かを判定し、上記積極状態と上記対面状態を組み合わせた４状態ごとに上記所定期間内の環境情報を算出して上記記録装置に記録するサーバ。
  13. 　請求項９に記載のサーバにおいて、
    　上記プロセッサは、上記積極状態及び上記対面状態に基づいて上記利用者ごとの作業効率を示す作業効率データを算出して上記記録装置に記録し、上記利用者ごとの上記作業効率データと上記環境情報に基づいて適正な環境情報を算出して上記表示装置に出力するサーバ。
  14. 　請求項１３に記載のサーバにおいて、
    　上記プロセッサは、上記作業効率データとして、非対面状態の時間に対する非積極状態かつ非対面状態の時間の割合から上記利用者ごとの集中時間率を算出し、対面状態の時間に対する積極状態かつ対面状態の時間の割合から上記利用者ごとの対面積極率を算出するサーバ。
  15. 　請求項１３に記載のサーバにおいて、
    　上記プロセッサは、上記複数の利用者の環境情報のうち、上記作業効率が所定範囲内に該当する環境情報を上記適正な環境情報とするサーバ。
  16. 　請求項１３に記載のサーバにおいて、
    　記プロセッサは、上記集団ごとの所定期間内の環境情報と上記適正な環境情報とを対応づけて、上記表示装置に出力するサーバ。
  17. 　組織を構成する複数の利用者それぞれに装着される端末と、上記端末と通信を行う基地局と、上記基地局とネットワークを介して接続されるサーバと、を備える情報処理システムを用いた情報処理方法であって、
    　上記端末は、環境情報を取得して上記基地局へ送信し、
    　上記サーバは、上記複数の利用者それぞれと上記複数の利用者それぞれが属する上記組織の集団とを予め対応づけ、
    　上記サーバは、上記環境情報に基づいて上記利用者ごとの所定期間内の環境情報を集計し、
    　上記サーバは、上記複数の利用者それぞれと上記集団との対応づけを用いて、上記利用者ごとの所定期間内の環境情報から上記集団ごとの上記所定期間内の環境情報を算出し、
    　上記集団ごとの所定期間内の環境情報を表示する情報処理方法。
  18. 　請求項１７に記載の情報処理方法において、
    　上記サーバは、上記集団と上記集団の責任者とを予め対応づけ、
    　上記集団と上記集団の責任者との対応づけを用いて、上記集団ごとの所定期間内の環境情報を上記集団の責任者と対応づけて表示する情報処理方法。
  19. 　請求項１７に記載の情報処理方法において、
    　上記端末は、加速度情報及び他の利用者との対面情報を取得し、
    　上記サーバは、上記加速度情報に基づいて上記加速度が所定の閾値を超えるか否かにより上記利用者が積極状態であるか否かを判定し、上記対面情報に基づいて上記利用者が他の利用者と対面状態であるか否かを判定し、上記積極状態及び上記対面状態に基づいて上記利用者ごとの作業効率を示す作業効率データを算出し、上記利用者ごとの上記作業効率データと上記環境情報に基づいて適正な環境情報を算出し、
    　上記適正な環境情報を上記集団ごとの所定期間内の環境情報に対応づけて表示する情報処理方法。
PCT/JP2011/002689 2010-05-21 2011-05-16 情報処理システム、サーバ、及び情報処理方法 WO2011145312A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2012515743A JP5396537B2 (ja) 2010-05-21 2011-05-16 情報処理システム、サーバ、及び情報処理方法
US13/698,437 US20130197678A1 (en) 2010-05-21 2011-05-16 Information processing system, server, and information processing method

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2010-116895 2010-05-21
JP2010116895 2010-05-21

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2011145312A1 true WO2011145312A1 (ja) 2011-11-24

Family

ID=44991431

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2011/002689 WO2011145312A1 (ja) 2010-05-21 2011-05-16 情報処理システム、サーバ、及び情報処理方法

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20130197678A1 (ja)
JP (1) JP5396537B2 (ja)
WO (1) WO2011145312A1 (ja)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109426156A (zh) * 2017-08-22 2019-03-05 京东方科技集团股份有限公司 环境调控方法及环境调控装置
JP2021096683A (ja) * 2019-12-18 2021-06-24 新菱冷熱工業株式会社 空間環境分析評価システム

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130081021A1 (en) * 2011-09-23 2013-03-28 Elwha LLC, a limited liability company of the State of Delaware Acquiring and transmitting tasks and subtasks to interface devices, and obtaining results of executed subtasks
WO2015099721A1 (en) * 2013-12-26 2015-07-02 Schneider Electric Buildings, Llc System and method for controlling an environment
CN103743070B (zh) * 2014-01-21 2016-06-29 广东美的制冷设备有限公司 空调器、空调无线控制器、系统及其控制方法
KR102247518B1 (ko) * 2014-12-23 2021-05-03 삼성전자주식회사 웨어러블 장치, 관리 서버, 이들을 포함하는 제어 시스템 및 그의 제어 방법
US10309668B2 (en) * 2015-11-13 2019-06-04 Siemens Industry, Inc. Zonal demand control ventilation for a building

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH03156239A (ja) * 1989-11-10 1991-07-04 Hitachi Ltd 空気調和機
JP2002295885A (ja) * 2001-03-30 2002-10-09 Tokyo Gas Co Ltd 空調システム、センタコンピュータ
JP2004020132A (ja) * 2002-06-19 2004-01-22 Mitsubishi Electric Building Techno Service Co Ltd 空調設備制御装置
JP2007107871A (ja) * 2005-05-24 2007-04-26 Daikin Ind Ltd 設備制御システムおよび設備制御装置
JP2007184754A (ja) * 2006-01-06 2007-07-19 Hitachi Ltd センサノード、基地局、センサネット及びセンシングデータの送信方法
WO2009145187A1 (ja) * 2008-05-26 2009-12-03 株式会社日立製作所 人間行動分析システム
JP2010060279A (ja) * 2002-12-10 2010-03-18 Panasonic Electric Works Co Ltd 環境設備制御システム

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9058587B2 (en) * 2009-04-03 2015-06-16 Hitachi, Ltd. Communication support device, communication support system, and communication support method
JP5691073B2 (ja) * 2011-08-22 2015-04-01 株式会社日立製作所 情報処理システム、管理サーバ及び情報処理方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH03156239A (ja) * 1989-11-10 1991-07-04 Hitachi Ltd 空気調和機
JP2002295885A (ja) * 2001-03-30 2002-10-09 Tokyo Gas Co Ltd 空調システム、センタコンピュータ
JP2004020132A (ja) * 2002-06-19 2004-01-22 Mitsubishi Electric Building Techno Service Co Ltd 空調設備制御装置
JP2010060279A (ja) * 2002-12-10 2010-03-18 Panasonic Electric Works Co Ltd 環境設備制御システム
JP2007107871A (ja) * 2005-05-24 2007-04-26 Daikin Ind Ltd 設備制御システムおよび設備制御装置
JP2007184754A (ja) * 2006-01-06 2007-07-19 Hitachi Ltd センサノード、基地局、センサネット及びセンシングデータの送信方法
WO2009145187A1 (ja) * 2008-05-26 2009-12-03 株式会社日立製作所 人間行動分析システム

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109426156A (zh) * 2017-08-22 2019-03-05 京东方科技集团股份有限公司 环境调控方法及环境调控装置
US11662697B2 (en) 2017-08-22 2023-05-30 Boe Technology Group Co., Ltd. Equipment regulation method and equipment regulation device
JP2021096683A (ja) * 2019-12-18 2021-06-24 新菱冷熱工業株式会社 空間環境分析評価システム

Also Published As

Publication number Publication date
JP5396537B2 (ja) 2014-01-22
US20130197678A1 (en) 2013-08-01
JPWO2011145312A1 (ja) 2013-08-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5396537B2 (ja) 情報処理システム、サーバ、及び情報処理方法
Trivedi et al. Occupancy detection systems for indoor environments: A survey of approaches and methods
Ruiz-Ruiz et al. Analysis methods for extracting knowledge from large-scale wifi monitoring to inform building facility planning
Hailemariam et al. Real-time occupancy detection using decision trees with multiple sensor types
US11330397B2 (en) System for continuously determining location of electronic tags with methods to achieve low power consumption
US20090228318A1 (en) Server and sensor net system for measuring quality of activity
JP7209766B2 (ja) 業務活動分析装置、業務活動分析方法、及びプログラム。
US10139437B2 (en) Apparatus, server, system and method for energy measuring
CN102804211B (zh) 信息处理设备、信息处理系统、信息处理方法和信息处理程序
KR20170017868A (ko) 센서 네트워크에서의 확률론적 의미 감지 시스템 및 방법
JP2013020307A (ja) エネルギー消費分析装置
JP2006243979A (ja) 住宅モニタリングシステム、住宅モニタリングデータ管理装置、住宅モニタリング方法
JP2013045160A (ja) 情報処理システム、管理サーバ及び情報処理方法
JP5724111B2 (ja) 行動評価装置および行動評価方法
US20210166180A1 (en) Information processing apparatus, information processing method, and work evaluation system
WO2009145187A1 (ja) 人間行動分析システム
JP5907549B2 (ja) 対面検出方式
JP5014059B2 (ja) 人的ネットワーク分析システム、人的ネットワーク分析サーバ及び人的ネットワーク分析方法
MX2012005803A (es) Metodo y sistema en tiempo real para contratar los procesos de suministro de asistencia sanitaria en un entorno clinico.
JP5255957B2 (ja) 注目度測定可視化システム
Cardinale Occupant activity detection in smart buildings: A review
CN103946757B (zh) 电气设备的控制方法
JP2012221205A (ja) 電気機器の省エネ情報配信システム
Niu et al. Integrating environmental sensing and BLE-based location for improving daily activity recognition in OPH
JP2008191865A (ja) 行動分析装置及びプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 11783250

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2012515743

Country of ref document: JP

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 13698437

Country of ref document: US

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 11783250

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1