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技術 在宅確認システムおよび在宅確認方法

出願人 中国電力株式会社株式会社東芝
発明者 宮内章良上田明正和氣清純西崎順二飯野穣岩渕一徳小林潤一
出願日 2009年10月8日 (10年8ヶ月経過) 出願番号 2009-234492
公開日 2011年4月21日 (9年2ヶ月経過) 公開番号 2011-081672
状態 特許登録済
技術分野 警報システム
主要キーワード 右上がり斜線 分岐電流 不在時間 子端末機 電力量テーブル 所定時刻毎 確認判定 計器番号
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2011年4月21日)のものです。
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図面 (16)

課題

生活者宅でのシステム構成が複雑になることを防いで、生活者在宅安否などの確認を可能にする在宅確認システムおよび在宅確認方法を提供する。

解決手段

生活者宅の部屋または電気機器消費される消費電力量の履歴を、負荷データとして記憶するデータベースサーバ13と、生活者の標準在宅状態を表す在宅確認モデルを、データベースサーバ13に記憶されている負荷データを基にして作成し、当日の負荷データの推移から得た在宅確認データと在宅確認モデルとから、生活者の在宅状態を判定する管理サーバ12とを備える。

概要

背景

生活者在宅等を判別するシステムは、高齢者安否を確認するときなどに用いられている。このために、例えば特許文献1に開示されているように、生活者が使用する電気機器標準使用データを、生活者に設置されているパーソナルコンピュータがあらかじめ記憶しておく。この後、生活者の当日の使用データと、あらかじめ記憶している、標準の使用データとを比較し、両者の差が大きいときに、パーソナルコンピュータは生活者に対して警報を送る。警報が生活者によって解除されないときには、パーソナルコンピュータは、生活者の行動の確認を看護者に要求する。

こうしたシステムによれば、生活者の行動に異常が発生した、と判定されると、一度、生活者に問い合わせを行い、生活者が反応しない場合に、生活者の行動の確認を看護者に要求するので、信頼性を向上させた確認要求が出される。

概要

生活者宅でのシステム構成が複雑になることを防いで、生活者の在宅や安否などの確認を可能にする在宅確認システムおよび在宅確認方法を提供する。 生活者宅の部屋または電気機器で消費される消費電力量の履歴を、負荷データとして記憶するデータベースサーバ13と、生活者の標準の在宅状態を表す在宅確認モデルを、データベースサーバ13に記憶されている負荷データを基にして作成し、当日の負荷データの推移から得た在宅確認データと在宅確認モデルとから、生活者の在宅状態を判定する管理サーバ12とを備える。

目的

この発明の目的は、前記の課題を解決し、生活者宅でのシステム構成が複雑になることを防いで、生活者の在宅や安否などの確認を可能にする在宅確認システムおよび在宅確認方法を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
3件
牽制数
6件

この技術が所属する分野

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請求項1

生活者宅の部屋または電気機器消費される消費電力量の履歴を、負荷データとして記憶する記憶装置と、生活者標準在宅状態を表す標準在宅確認データを、前記記憶装置に記憶されている負荷データを基にして作成し、当日の負荷データの推移から得た在宅確認データと標準在宅確認データとから、生活者の在宅状態を判定する処理装置と、を備えることを特徴とする在宅確認システム

請求項2

前記処理装置は、あらかじめ設定された閾値と標準在宅確認データとの比較により、生活者の在宅状態を得ること、を特徴とする請求項1に記載の在宅確認システム。

請求項3

前記処理装置は、在宅確認データが表す負荷データのレベル変化により、生活者が当日に在宅していることを確認する、ことを特徴とする請求項1または2に記載の在宅確認システム。

請求項4

前記処理装置は、在宅確認データが表す負荷データの立ち上がり、または、負荷データの立ち上がりと立ち下がりの両方で、生活者が当日に在宅していることを確認する、ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の在宅確認システム。

請求項5

生活者宅の部屋または電気機器で消費される消費電力量の履歴を、負荷データとして記憶し、生活者の標準の在宅状態を表す標準在宅確認データを、記憶している負荷データを基にして作成し、当日の負荷データの推移から得た在宅確認データと標準在宅確認データとから、生活者の在宅状態を判定する、ことを特徴とする在宅確認方法

技術分野

0001

この発明は、住宅等で生活する者(以下、「生活者」という)の在宅を確認する在宅確認システムおよび在宅確認方法に関する。

背景技術

0002

生活者の在宅等を判別するシステムは、高齢者安否を確認するときなどに用いられている。このために、例えば特許文献1に開示されているように、生活者が使用する電気機器標準使用データを、生活者に設置されているパーソナルコンピュータがあらかじめ記憶しておく。この後、生活者の当日の使用データと、あらかじめ記憶している、標準の使用データとを比較し、両者の差が大きいときに、パーソナルコンピュータは生活者に対して警報を送る。警報が生活者によって解除されないときには、パーソナルコンピュータは、生活者の行動の確認を看護者に要求する。

0003

こうしたシステムによれば、生活者の行動に異常が発生した、と判定されると、一度、生活者に問い合わせを行い、生活者が反応しない場合に、生活者の行動の確認を看護者に要求するので、信頼性を向上させた確認要求が出される。

先行技術

0004

特開2002−99977号公報

発明が解決しようとする課題

0005

しかし、先に述べたシステムには次の課題がある。先のシステムでは、生活者宅で使用される電気機器には、それぞれ子端末機が設置される。この子端末機は、電気機器の使用開始時刻使用終了時刻などを検出する装置である。さらに、先に述べたシステムでは、子端末機からのデータを受信し、生活者宅に設置されているパーソナルコンピュータに送る親端末機が必要である。つまり、先に述べたシステムでは、生活者宅にパーソナルコンピュータを設置し、さらに、電気機器に子端末機を併設すると共に親端末機とパーソナルコンピュータとを接続する必要があり、生活者宅でのシステム構成が複雑になる。

0006

この発明の目的は、前記の課題を解決し、生活者宅でのシステム構成が複雑になることを防いで、生活者の在宅や安否などの確認を可能にする在宅確認システムおよび在宅確認方法を提供することにある。

課題を解決するための手段

0007

前記の課題を解決するために、請求項1の発明は、生活者宅の部屋または電気機器で消費される消費電力量の履歴を、負荷データとして記憶する記憶装置と、生活者の標準の在宅状態を表す標準在宅確認データを、前記記憶装置に記憶されている負荷データを基にして作成し、当日の負荷データの推移から得た在宅確認データと標準在宅確認データとから、生活者の在宅状態を判定する処理装置と、を備えることを特徴とする在宅確認システムである。

0008

請求項1の発明では、生活者宅の部屋または電気機器で消費される消費電力量の履歴を、記憶装置が負荷データとして記憶する。一方、処理装置は、生活者の標準の在宅状態を表す標準在宅確認データを、記憶装置に記憶されている負荷データを基にして作成する。この後、処理装置は、当日の負荷データの推移から得た在宅確認データと標準在宅確認データとから、生活者の在宅状態を判定する。

0009

請求項2の発明は、請求項1に記載の在宅確認システムにおいて、前記処理装置は、あらかじめ設定された閾値と標準在宅確認データとの比較により、生活者の在宅状態を得ること、を特徴とする。

0010

請求項3の発明は、請求項1または2に記載の在宅確認システムにおいて、前記処理装置は、在宅確認データが表す負荷データのレベル変化により、生活者が当日に在宅していることを確認する、ことを特徴とする。

0011

請求項4の発明は、請求項1〜3のいずれか1項に記載の在宅確認システムにおいて、前記処理装置は、在宅確認データが表す負荷データの立ち上がり、または、負荷データの立ち上がりと立ち下がりの両方で、生活者が当日に在宅していることを確認する、ことを特徴とする。

0012

請求項5の発明は、生活者宅の部屋または電気機器で消費される消費電力量の履歴を、負荷データとして記憶し、生活者の標準の在宅状態を表す標準在宅確認データを、記憶している負荷データを基にして作成し、当日の負荷データの推移から得た在宅確認データと標準在宅確認データとから、生活者の在宅状態を判定する、ことを特徴とする在宅確認方法である。

発明の効果

0013

請求項1および請求項5の発明によれば、生活者宅の負荷データを利用して得た標準在宅確認データと在宅確認データとにより、生活者の在宅を判定するので、従来のように、生活者宅の電気機器に併設する端末機等を不要にすることができる。これにより、生活者宅のシステム構成が複雑になることを防ぎ、生活者の在宅を確認することができる。

0014

請求項2の発明によれば、標準在宅確認データと閾値との比較により、生活者の在宅状態を得るので、閾値を変えることで、在宅状態の判定の感度を変えることができる。これにより、生活者の年齢生活状態に応じて、システムの感度設定が可能である。

0015

請求項3および請求項4の発明によれば、負荷データのレベル変化、または、負荷データの立ち上がりや立ち下がりで当日に生活者が在宅していることを確認するので、在宅確認のための複雑な処理を不要にすることができる。

図面の簡単な説明

0016

実施の形態1による在宅確認システムを示す構成図である。
実施の形態1で用いられる分電盤の一例を示す構成図である。
利用者テーブルの一例を示す図である。
電力量テーブルの一例を示す図である。
電気機器テーブルの一例を示す図である。
管理サーバを示す構成図である。
事前学習処理の一例を示すフローチャートである。
在室確認データを説明する説明図である。
在室確認データを説明する説明図である。
在室確認データを説明する説明図である。
在宅判定処理の一例を示すフローチャートである。
在室確認データを説明する説明図である。
各モードの判定を説明する説明図であり、(a)は判定不可モードを説明する図、(b)は安否正常Aモードを説明する図、(c)は安否正常Bモードを説明する図、(d)は安否要注意モードを説明する図、(e)は安否異常モードを説明する図である。
在宅確認判定データの作成を説明する説明図であり、(a)は在宅確認を説明する図、(b)は在宅確認判定データを説明する図である。
在宅確認判定データの作成を説明する説明図であり、(a)は在宅確認を説明する図、(b)は閾値が0.6である場合の在宅確認判定データを説明する図、(c)は閾値が0.5である場合の在宅確認判定データを説明する図、(d)は閾値が0.4である場合の在宅確認判定データを説明する図である。

実施例

0017

次に、この発明の実施の形態について、図面を用いて詳しく説明する。

0018

(実施の形態1)
この実施の形態による在宅確認システムを図1に示す。図1の在宅確認システムは、生活者宅に生活者が在宅しているかどうか、つまり、生活者の在宅状態を検出するサービス(以下、「在宅確認サービス」という)を提供する管理センタに、通信制御装置11、管理サーバ12、データベース(DB)サーバ13および管理端末14を備え、生活者宅に、通信制御装置21、計測ユニット22を備えている。さらに、この実施の形態は、在宅確認サービスの利用者(以下、単に「利用者」という)が携帯端末として使用している携帯電話機30を利用する。なお、例えば生活者が高齢者である場合、高齢者の親族などが利用者になる。管理センタと生活者宅とは、通信網NWを経て、データの送受信が可能な状態にある。管理センタは、電力会社内に設置されているか、または、電力会社と協力関係にあるサービス提供企業に設置されている。そして、管理センタは消費電力量等の各種データを受け取ることが可能な状態にある。

0019

生活者宅には、電力会社の配電線101から電気が供給される。配電線101からの電気は、生活者宅に設置されている電力量計111を経て、分電盤112で分岐される。分電盤112は、図2に示すように、過電流を検出して遮断する過電流ブレーカ112A、電気を分岐するための分岐回路112B、フィーダ1211〜121nの漏電を検出して遮断する漏電ブレーカ112C1〜112Cnが設けられている。フィーダ1211〜121nは分岐回路112Bで分岐された電流を流す、屋内の配電線である。

0020

また、この実施の形態では、分電盤112は計測ユニット22の電流センサ221〜22nを備えている。電流センサ221〜22nは、分電盤112の分岐回路112Bで分岐してフィーダ1211〜121nを流れる電流を計測し、計測結果を計測ユニット22にそれぞれ送る。通常、分岐回路112Bで分岐された電気は、テレビ洗濯機、…、リビングコンセントに接続されている電気機器等で消費される。つまり、電流センサ221〜22nで計測された電流は、生活者宅の各部屋に設置されている電気機器や部屋にそれぞれ対応している。なお、この実施の形態では、リビングのコンセントに接続されている各機器を、単にリビングと記載する。また、例えば電気機器がエアコンの場合にはフィーダ1211はエアコン専用であり、リビングである場合にはフィーダ121nは給電点である複数のコンセントを含む。

0021

生活者宅に設置されている通信制御装置21は、ルータのようなものであり、通信網NWを経由したデータ通信を可能にする。このとき、通信制御装置21は、家庭内ローカルエリアネットワーク21Aからのデータ、つまり、生活者宅に設置されている計測ユニット22からの記録データを、通信網NWを経由して管理センタに送信する。

0022

生活者宅に設置されている計測ユニット22は、生活者宅内で消費される電気を記録する装置であり、先に述べたように電流センサ221〜22nを備えている。計測ユニット22は、電流センサ221〜22nから計測結果を受け取ると、電気の消費量を表すデータを記録していく。この実施の形態では、計測ユニット22は、電流センサ221〜22nからの検出結果により、例えば10分間毎にテレビや冷蔵庫などの各電気機器で消費される電力量と、部屋で消費される電力量(以下、「消費電力量」という)をそれぞれ記録する。さらに、計測ユニット22は、例えば電気機器がテレビである場合、記録した消費電力量と、電流センサ221の識別番号と、電力量計111の計器番号とを記録データとし、この記録データを所定間隔で、例えば10分に一回、生活者宅のローカルエリアネットワーク21Aおよび通信制御装置21と、通信網NWと、管理センタの通信制御装置11および後述のローカルエリアネットワーク11Aとを経由して、管理センタの管理サーバ12に送信する。なお、以下ではデータを送受信する際に経由する生活者宅のローカルエリアネットワーク21Aおよび通信制御装置21と、通信網NWと、管理センタの通信制御装置11およびローカルエリアネットワーク11Aとを、省略して説明する。

0023

管理センタの通信制御装置11は、通信制御装置21と同じように、通信網NWを経由したデータの通信を可能にする。つまり、通信制御装置11は、生活者宅からの記録データを受信して管理サーバ12に送り、また、企業内のローカルエリアネットワーク11Aからのデータ、例えば管理サーバ12からのデータを、通信網NWを経由して、在宅確認サービスの利用者の携帯電話機30などに送信する。

0024

管理センタの管理端末14は、担当者によって操作される管理専用のコンピュータである。管理端末14は、担当者の操作により、例えば、在宅確認サービスの利用者の新規登録などを管理サーバ12に対して行う。

0025

管理センタのデータベースサーバ13は、在宅確認サービスに必要とするデータを記憶して管理するための、専用のコンピュータである。データベースサーバ13は、次の各種データをデータベースとして記憶している。

0026

データベースサーバ13が記憶するデータには、利用者テーブルがある。利用者テーブルは、在宅確認サービスの利用申し込みをした利用者の一覧を記録している。この利用者テーブルの一例を図3に示す。この利用者テーブルには、利用者の氏名と、この利用者を識別するためのID(IDentification)およびパスワードとが記録されている。また、利用者テーブルには、生活者宅の電力量計の計器番号が記録されている。さらに、利用者テーブルには、利用者の連絡先として電子メールのアドレスなどが記録されている。

0027

データベースサーバ13が記憶するデータには電力量テーブルがある。電力量テーブルは、計器番号毎に作成された時間経過による消費電力量のデータである。電力量テーブルには、所定時間毎の消費電力量が記録されている。電力量テーブルの一例を図4に示す。この電力量テーブルには、計器番号に対応して、10分毎の消費電力量が日毎かつセンサ毎現時点まで記録されている。つまり、電気機器テーブルには、消費電力量の履歴が負荷データとして記録されている。

0028

データベースサーバ13が記憶するデータには電気機器テーブルがある。電気機器テーブルは、電流センサ221〜22nを流れる電流の供給先である電気機器や部屋(以下、「電気機器等」という)の一覧を示す。この電気機器テーブルの一例を図5に示す。例えば、電流センサ221を流れる電流はフィーダ1211を経てテレビに供給される。つまり、電気機器テーブルでは、電流センサ221〜22nのセンサ番号と、電流の供給先である電気機器等との対応関係を表している。この他にも電気機器等としては、照明機器、IHヒータ電磁誘導加熱)などがある。

0029

管理センタの管理サーバ12は、利用者に在宅確認サービスを提供するための専用のコンピュータである。管理サーバ12は、図6に示すように、処理部12A、記憶部12B、表示部12Cおよび通信部12Dを備えている。通信部12Dは、処理部12Aの制御によって、ローカルエリアネットワーク11Aとデータの送受信を行うインターフェースである。表示部12Cは、処理部12Aの制御によって、管理サーバ12の動作状態などを表示する。記憶部12Bは、データを記憶する記憶装置である。記憶部12Bは、管理サーバ12の動作に必要とするプログラムをあらかじめ記憶している。また、記憶部12Bは、プログラムを実行する際に必要とするデータを記憶する。

0030

処理部12Aは、記憶部12Bに記憶されている各種のプログラムを実行する。処理部12Aが実行するプログラムには受信処理がある。処理部12Aは、生活者宅から記録データを受信すると、記録データの計器番号を参照して、電力量テーブルの該当する消費電力量を記録し、電力量テーブルを更新する。

0031

また、処理部12Aが実行するプログラムには、在宅確認モデル(標準在宅確認データ)を算出する事前学習処理と、算出した在宅確認モデルと、当日の在宅確認データとを使用して、当日に生活者が在宅するかどうかを判定する在宅判定処理とがある。

0032

処理部12Aは、まず、事前学習処理を行う。事前学習処理の一例を図7に示す。処理部12Aは、図7に示す事前学習処理を開始すると、データベースサーバ13の電気機器テーブルを参照して、複数の電気機器等を選択する(ステップS1)。この実施の形態では、処理部12Aは、テレビ、洗濯機、…、リビングを選択する。

0033

ステップS1が終了すると、処理部12Aは、データベースサーバ13の電力量テーブルと電気機器テーブルとを参照し、選択した電気機器等の負荷データを読み出す(ステップS2)。つまり、処理部12Aは、ステップS1で選択した電気機器等に対応する電流センサを、電気機器テーブルを参照して調べ、さらに、電力量テーブルを参照して、電流センサに該当する負荷データを読み出す。

0034

ステップS2が終了すると、処理部12Aは、読み出した負荷データから在室確認データを算出する(ステップS3)。ステップS3で、処理部12Aは、例えば電気機器等がテレビである場合、図8に示すように、過去1ヶ月の各日について、負荷データをオンオフ2値に変換する。図8では、オンを値「1」で表し、オフを値「0」で表している。この後、処理部12Aは、テレビがオンにされたとき(以下、「オン時」という)、および、テレビがオフにされたとき(以下、「オフ時」という)、テレビが設置されている部屋において生活者の在室を確認した、として、図9に示すように、在室確認データを作成する。オン時は負荷データの立ち上がりを表し、オフ時は負荷データの立ち下りを表している。これらの2つの値は、生活者の在室の確率(以下、「在室確率」という)を表す。つまり、値「1」が部屋に居ることを表し、値「0」が部屋に居ないことを表す。在室確認データの2つの値は、生活者の在室確率を表す値であるが、生活者の在宅の確率(以下、「在宅確率」という)を表す値でもある。在宅確率の値「1」が在宅を表し、値「0」が不在を表す。

0035

テレビと同様に、オン時およびオフ時の両方で、生活者の在室が確認可能な電気機器としてエアコン、IHヒータなどがある。これらの電気機器は、生活者によって、使い始めと、使い終わりに操作される機器である。

0036

また、例えば電気機器が洗濯機である場合、過去1ヶ月の各日について、洗濯機のオン時に、洗濯機が設置されている部屋において生活者の在室を確認した、としている。洗濯機と同様に、オン時で生活者の在室が確認可能な電気機器として食器乾燥機などがある。これらの電気機器は、生活者によって使い始めに操作され、後は自動でオフになる機器である。

0037

さらに、例えば電気機器等がリビングである場合、このリビングにスタンドプレーヤのように、複数の機器が接続されているとき、処理部12Aは、図10に示すように、負荷データの最大値が「1」になるように、負荷データの規格化をする。この後、処理部12Aは、規格化した負荷データのレベルが変化する部分(以下、「レベル変化時」という)を検出して、在室確認データを作成する。つまり、リビングのような場合、リビングのコンセントに接続されている電気機器が時間別にオン、オフされることがあり、また、照明器具の場合には調光があるので、負荷データのレベル変化時を検出して在室確認データとする。

0038

ステップS3が終了すると、処理部12Aは、電気機器等の在室確認データを平均化して在宅確認モデルを生成する(ステップS4)。具体的には、処理部12Aは、テレビ、洗濯機、…、リビングの、1日〜30日までの在室確認データを、すべて加えて平均化し、在宅確認モデルとする。このとき、在室確認データが値「1」になる時刻が少なければ、この時刻における1ヶ月の平均値は値「1」より低くなる。こうして、ステップS4が終わると、処理部12Aは事前学習処理を終了する。

0039

次に、処理部12Aは在宅判定処理を行う。在宅判定処理の一例を図11に示す。処理部12Aは、図11に示す在宅判定処理を開始すると、データベースサーバ13を参照し、事前学習処理のステップS1で選択された電気機器等について、当日の負荷データを読み出す(ステップS21)。

0040

ステップS21が終了すると、処理部12Aは、各負荷データを2値化および複合化して、当日の在宅確認データを作成する(ステップS22)。この実施の形態では、処理部12Aは、図12に示すように、テレビ、洗濯機、…、リビングの負荷データの2値化または規格化をする。この後、処理部12Aは、テレビ、洗濯機、…、リビングの負荷データのオン時・オフ時と、正規化された負荷データのレベル変化時とを加え合わせて、当日の在宅確認データD1を作成する。なお、図12では、符号FMが、事前学習処理で作成された在宅確認モデルを表している。

0041

この後、処理部12Aは、ステップS22で作成した当日の在宅確認データと、事前学習処理で作成した在宅確認モデルとを比較し(ステップS23)、比較結果が判定不可モードであるかどうかを判定する(ステップS24)。

0042

この実施の形態では、生活者のモードを、
a.判定不可モード:生活者が「いつもは居ないはずなのに、今日は居ない」
b.安否正常Aモード:生活者が「いつもは居るはずなのに、今日は居る」
c.安否正常Bモード:生活者が「いつもは居ないはずなのに、今日は居る」
d.安否要注意モード:生活者が「いつもは居るはずなのに、今日は居ない」
区分している。さらに、この実施の形態では、安否要注意モードが所定時間(Tn時間)以上続いた場合を、
e.安否異常モード
としている。

0043

ステップS24で、処理部12Aは、図13(a)に示すように、あらかじめ設定された閾値THと在宅確認モデルFMとを基に、在宅確認データD1により判定不可モードかどうかを判定する。つまり、図13(a)では、在宅確認モデルFMが閾値THより下にあるので、生活者が「いつもは居ないはずなのに」という状態を表す。また、在宅確認データD1がオン時、オフ時、またはレベル変化時を含まないので、生活者が「今日は居ない」という状態を表す。これらの状態から、処理部12Aは在宅確認データD1により判定不可モードであると判定する。

0044

ステップS24で判定不可モードでない場合、処理部12AはステップS23の比較結果が安否正常Aモードであるかどうかを判定する(ステップS25)。ステップS25で、処理部12Aは、図13(b)に示すように、あらかじめ設定された閾値THと在宅確認モデルFMとを基に、在宅確認データD1により安否正常Aモードかどうかを判断する。つまり、在宅確認モデルFMが閾値THより上にある時間帯T1が生活者の「いつもは居るはずなのに」という状態を表す。また、在宅確認データD1が時間帯T1の前後にオン時、オフ時を含むので、生活者が「今日は居る」という状態を表す。これらの状態から、処理部12Aは安否正常Aモードであると判定する。

0045

ステップS25で安否正常Aモードでない場合、処理部12AはステップS23の比較結果が安否正常Bモードであるかどうかを判定する(ステップS26)。ステップS26で、処理部12Aは、図13(c)に示すように、あらかじめ設定された閾値THと在宅確認モデルFMとを基に、在宅確認データD1により安否正常Bモードかどうかを判断する。つまり、図13(c)では、在宅確認モデルFMが閾値THより下にあるので、生活者が「いつもは居ないはずなのに」という状態を表す。また、在宅確認データD1が時間帯T1の前後にオン時、オフ時を含むので、生活者が「今日は居る」という状態を表す。これらの状態から、処理部12Aは安否正常Bモードであると判定する。

0046

ステップS26で安否正常Bモードでない場合、処理部12Aは、ステップS23の比較結果が安否要注意モードであるので、生活者の不在時間を計測する(ステップS27)。安否要注意モードは、図13(d)に示すように、在宅確認モデルFMにより「いつもは居るはずなのに」という時間帯T1であるにもかかわらず、在宅確認データD1によって示されるように、生活者が「今日は居ない」という状態である。つまり、安否要注意モードは、病気事故等により生活者が倒れている可能性がある状態を表している。

0047

この後、処理部12Aは、安否要注意モードが所定時間(Tn時間)以上続いたかどうかを判定する(ステップS28)。この実施の形態では、図13(e)に示すように、Tn時間を「いつもは居る」という時間(T1時間)にしている。もし、ステップS28で安否要注意モードが所定時間(Tn時間)以上続いた場合、つまり、生活者の不在時間T2が所定時間(Tn時間)以上続いた場合、処理部12Aは安否要注意モードを安否異常モードに切り替える(ステップS29)。

0048

ステップS29が終了するか、または、ステップS24〜S26のいずれかで判定不可モード、安否正常Aモード、安否正常Bモードと判定すると、処理部12Aは、前回の在宅確認判定データを更新する(ステップS30)。例えば図14(a)に示すように、処理部12Aは、閾値THを基準にして、在宅確認モデルFMにより、生活者の平均的な生活において、「いつもは居るはずなのに」という状態と、「いつもは居ないはずなのに」という状態を確認する。また、処理部12Aは、在宅確認データD1により、「今日は居る」という状態と、「今日は居ない」という状態とを確認する。そして、処理部12Aは、ステップS21〜S29で得た在宅確認判定、つまり、現在の状態が、
a.判定不可モード:生活者が「いつもは居ないはずなのに、今日は居ない」
b.安否正常Aモード:生活者が「いつもは居るはずなのに、今日は居る」
c.安否正常Bモード:生活者が「いつもは居ないはずなのに、今日は居る」
d.安否要注意モード:生活者が「いつもは居るはずなのに、今日は居ない」
e.安否異常モード:安否要注意モードが所定時間以上続いた
のいずれかであるかに応じて、図14(b)に示すように、在宅確認判定を在宅確認判定データに反映する。なお、図14(b)では、在宅確率の値が「0」の横線グラフで判定不可モードが表されている。また、安否正常Aモードが符号m1の長方形右上がり斜線)の枠で表され、安否正常Bモードが符号m2の長方形(右下がり斜線)の枠で表されている。さらに、安否要注意モードが符号m3(水平線)の長方形の枠で表され、安否異常モードが符号m4の長方形(塗りつぶし)の枠で表されている。

0049

ステップS30が終了すると、処理部12Aは更新した在宅確認判定データを電子メールに添付して、利用者に送信し(ステップS31)、在宅判定処理を終了する。

0050

次に、この実施の形態の在宅確認システムを用いた在宅確認方法について説明する。通常、管理サーバ12は受信処理により、データベースサーバ13の電力量テーブルを更新していく。こうした状態のときに、在宅確認サービスの新規利用者があると、管理センタの担当者が管理端末14を操作して、データベースサーバ13の利用者テーブルに新規利用者を登録する。

0051

この後、管理サーバ12は、新規利用者が指定した生活者について、在宅しているかどうかの、平均的な状態を表す在宅確認モデルを、事前学習処理により作成して記憶する。この処理が終了すると、管理サーバ12は、例えば所定時刻毎に在宅判定処理を行い、生活者在宅状態、つまり、上記a〜上記eのどれに該当するかを判定する。

0052

この判定に際して、管理サーバ12は、あらかじめ設定された閾値THを用いる。閾値THは、利用者が設定してもよく、また、担当者が管理端末14を操作して設定してもよい。例えば図15(a)に示すように、設定された閾値THが値「0.6」である場合、管理サーバ12は、設定された閾値THを基準にして、在宅確認モデルFMにより、生活者の平均的な生活において、「いつもは居るはずなのに」という状態と、「いつもは居ないはずなのに」という状態を確認する。また、管理サーバ12は、在宅確認データD1により、「今日は居る」という状態と、「今日は居ない」という状態とを確認する。そして、管理サーバ12は、これらの確認結果から、上記a〜上記eのいずれかであるかを判定し、図15(b)に示すように、判定結果を在宅確認判定データに反映する。また、設定された閾値が値「0.5」である場合には、図15(c)に示すように、符号m3の安否要注意モードの出現が多くなる。さらに、設定された閾値が値「0.4」である場合には、図15(d)に示すように、符号m3の安否要注意モードの出現が多くなると共に符号m4の安否異常モードも出現する。つまり、閾値の値を小さくする程、在宅確認システムの感度を高くすることができ、また、システムの動作を高速にすることができる。

0053

このような状態を表す在宅確認判定データを、管理サーバ12は電子メールで利用者に送信する。なお、利用者が携帯電話機30を操作し、IDとパスワードを用いて管理センタにアクセスし、検出結果を携帯電話機30に表示するようにしてもよい。

0054

こうして、この実施の形態によれば、生活者宅から得た消費電力量のデータを利用するので、生活者宅でのシステム構成が複雑になることを防ぎ、つまり、従来のように各電気機器に対する端末機等の設置やパーソナルコンピュータの設置を不要にして、生活者の在宅を確認することができる。また、従来であれば、生活者宅の機器が追加されると、新たな端末機等の設置が必要になるが、この実施の形態によれば、分電盤112からフィーダ1211〜121nを流れる電流、つまり分岐電流を利用するので、機器が追加されても、端末機等の設置が不要であり、電気機器テーブルを変更するだけでよい。さらに、この実施の形態によれば、閾値THの設定に応じて、在宅確認システムの感度などを変えることができるので、例えば生活者宅でほぼ一日を過ごす生活者や、出入りの激しい生活者のように、生活者の年齢や生活状態に応じたシステムの感度設定が可能である。

0055

(実施の形態2)
この実施の形態では、在宅確認判定データを次のようにしている。なお、この実施の形態では、先に説明した実施の形態1と同一もしくは同一と見なされる構成要素には、それと同じ参照符号を付けて、その説明を省略する。この実施の形態では、処理部12Aは、在宅判定処理のステップS30で用いられる在宅確認判定データにおいて、上記b〜上記eを表示する長方形の枠を、それぞれ異なる色で表示する。

0056

これにより、利用者が携帯電話機30で在宅確認判定データを受信して表示した際に、上記b〜上記eの状態の識別を極めて容易にすることが可能である。つまり、この実施の形態により、在宅確認判定データの視認性を向上させることができる。

0057

(実施の形態3)
この実施の形態では、在宅判定処理を次のようにしている。なお、この実施の形態では、先に説明した実施の形態1と同一もしくは同一と見なされる構成要素には、それと同じ参照符号を付けて、その説明を省略する。先の実施の形態では、在宅判定処理のステップS30が終了すると、処理部12Aは利用者に在宅確認判定データを送信した。しかし、この実施の形態では、上記a〜上記eの中の指定されたモードが、在宅確認判定データに含まれる場合だけ、例えば安否要注意モードや安否異常モードが含まれる場合だけ、処理部12Aは在宅判定処理のステップS31で在宅確認判定データを利用者に送信する。

0058

この実施の形態によれば、あらかじめ指定されたモードが在宅確認判定データに含まれる場合だけ、在宅確認判定データを利用者に送信するので、利用者の設定に応じて、必要なときだけ在宅確認をすることを可能にする。

0059

この発明は、生活者の在宅確認に限らず、生活者の安否確認などに利用可能である。

0060

11通信制御装置
12管理サーバ(管理装置
13データベースサーバ(記憶装置)
14管理端末
21 通信制御装置
22計測ユニット
111電力量計
112分電盤
221〜22n電流センサ
1211〜121n フィーダ

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