(57)【要約】      （修正有）【課題】移動通信端末の多様な統計的情報を用いて平均電力消費速度に基づいた異常なバッテリの電力消耗を効率的に検出できる方法及び装置を提供する。【解決手段】移動通信端末内バッテリの異常な電力消耗を検出する方法であって、前記移動通信端末で前記バッテリの電力消費に影響を及ぼす１つ以上の動作状態を定義する段階と、前記各動作状態で前記個別端末のバッテリの電力消費量及び使用時間に関する時系列データを収集する段階と、前記時系列データに基づいて前記個別端末のバッテリ電力消費速度、使用パターン及び実際の使用時間を算出する段階と、前記端末全体の平均バッテリ電力消費速度に基づいて前記個別端末のバッテリの予想使用可能時間を算出する段階と、前記算出された予想使用可能時間と前記実際の使用時間とを比較して、前記個別端末の異常なバッテリ電力の消耗があるか否かを判断する段階とを含む。【選択図】図１
2010016802.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動通信端末内バッテリの異常な電力消耗を検出する方法であって、
前記移動通信端末で前記バッテリの電力消費に影響を及ぼす１つ以上の動作状態を定義する段階と、
前記各動作状態で前記個別端末のバッテリの電力消費量及び使用時間に関する時系列データを収集する段階と、
前記時系列データに基づいて前記個別端末のバッテリ電力消費速度、使用パターン及び実際の使用時間を算出する段階と、
前記端末全体の平均バッテリ電力消費速度に基づいて前記個別端末のバッテリの予想使用可能時間を算出する段階と、
前記算出された予想使用可能時間と前記実際の使用時間とを比較して、前記個別端末の異常なバッテリ電力の消耗があるか否かを判断する段階と
を含む移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出方法。
【請求項２】
前記動作状態は、待機状態、音声通話状態及びデータ通信状態を含むことを特徴とする請求項１に記載の移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出方法。
【請求項３】
前記使用パターンは、前記個別端末の前記動作状態別の実際の使用時間の割合として定義されることを特徴とする請求項１に記載の移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出方法。
【請求項４】
前記端末全体の平均バッテリ電力消費速度は、前記算出された個別端末のバッテリの電力消費速度に基づいて更新されることを特徴とする請求項１に記載の移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出方法。
【請求項５】
前記端末全体の平均バッテリ電力消費速度は、分類されたグループ別の平均バッテリ電力消費速度を更に含むことを特徴とする請求項１ないし４の何れか１項に記載の移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出方法。
【請求項６】
前記分類されたグループは、前記端末とバッテリの種類、使用パターン、及び使用時期を含む基準によって分類されることを特徴とする請求項５に記載の移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出方法。
【請求項７】
前記異常なバッテリ電力の消耗があるか否かをユーザに報告する段階を更に含むことを特徴とする請求項１ないし４の何れか１項に記載の移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出方法。
【請求項８】
前記報告は、映像、音響、又は振動のうちの１つ以上を含む手段からなることを特徴とする請求項７に記載の移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出方法。
【請求項９】
前記予想使用可能時間は、前記個別端末の実際のバッテリ容量を前記端末全体の平均バッテリ電力消費速度で割ることで算出されることを特徴とする請求項１ないし４の何れか１項に記載の移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出方法。
【請求項１０】
前記予想使用可能時間は、前記端末の実際のバッテリ容量をバッテリ電力消費速度で割ることで算出され、
バッテリ電力消費速度は、前記端末全体の平均バッテリ電力消費速度又は前記グループ別の平均バッテリ電力消費速度に基づいて獲得されることを特徴とする請求項５に記載の移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出方法。
【請求項１１】
前記予想使用可能時間と前記実際の使用時間とを比較して、前記個別端末の異常なバッテリ電力の消耗があるか否かを判断する段階は、
前記時系列データに基づいて異常なバッテリ電力の消耗がない場合及びある場合、各状態でバッテリ電力消費速度値の変化推移を診断する過程と、
前記変化推移に基づいて前記異常なバッテリ電力消耗の存否の判断に必要な測定時間及び臨界値を設定する過程と、
前記測定時間及び前記臨界値に基づいて前記各動作状態に対するバッテリの電力消耗に関する診断を行う過程と、
前記診断の結果、１つ以上の動作状態で異常なバッテリの電力消耗が検出される場合、これを前記端末の異常なバッテリ電力消耗検出として判断する過程と
を含むことを特徴とする請求項１ないし４の何れか１項に記載の移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出方法。
【請求項１２】
移動通信端末内バッテリの異常な電力消耗を検出する装置であって、
前記移動通信端末で前記バッテリの電力消費に影響を及ぼす１つ以上の動作状態で前記端末のバッテリの電力消費量及び実際の使用時間に関する時系列データを収集する収集器と、
前記時系列データに基づいて前記個別端末のバッテリ電力消費速度、使用パターン、及び実際の使用時間を算出する分析器と、
前記端末全体の平均バッテリ電力消費速度に関する情報に基づいて前記個別端末のバッテリの予想使用可能時間を算出し、前記予想使用可能時間と前記実際の使用時間とを比較して、前記個別端末の異常なバッテリ電力の消耗があるか否かを判断する計画器と、
前記個別端末の異常なバッテリ電力の消耗があるか否かをユーザに報告する実行器と
を含む移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出装置。
【請求項１３】
前記端末全体の平均バッテリ電力消費速度を格納する外部知識情報格納所を更に含み、
前記外部知識情報格納所に格納された前記端末全体の平均バッテリ電力消費速度は算出された各端末のバッテリ電力消費速度に基づいて更新されることを特徴とする請求項１２に記載の移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出装置。
【請求項１４】
前記端末内部に位置し、前記外部知識情報格納所に格納された前記端末全体の平均バッテリ電力消費速度の伝達を受けて格納する内部知識情報格納所を更に含むことを特徴とする請求項１３に記載の移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出装置。
【請求項１５】
前記バッテリと連結されて前記端末のバッテリの電力消費量及び使用時間に関する時系列データを検知するセンサを更に含むことを特徴とする請求項１２に記載の移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出装置。
【請求項１６】
前記実行器と連結されて前記異常なバッテリ電力の消耗があるか否かをユーザに通知するアクチュエータを更に含むことを特徴とする請求項１２に記載の移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出装置。
【請求項１７】
前記アクチュエータは、前記異常なバッテリ電力の消耗があるか否かを前記ユーザに映像で通知するディスプレイ駆動部、音響で通知するスピーカ駆動部又は、振動で通知する振動モータ駆動部のうちの１つ以上を含むことを特徴とする請求項１６に記載の移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出方法及び装置に関する。具体的に、本発明は安定したバッテリの使用のために端末全体の平均バッテリ電力消費速度及び、端末とバッテリの種類、ユーザ、使用時期などを基準として分類されたグループ別の平均バッテリ電力消費速度に基づいて、異常なバッテリ電力の消耗があるか否かを検出する方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
通常、移動通信端末は移動性乃至携帯性を最も大きな特徴とするので、電源の供給において端末のバッテリに大きく依存する。従って、移動通信端末においてバッテリを効率的、且つ、安定的に用いてバッテリの使用時間を確保することは非常に重要である。
【０００３】
このようなバッテリの使用時間を保障するために多様な観点から研究が進められてきた。バッテリの高集積化を通じてバッテリの容量を増大させるための研究、低電力設計方法論などを利用してシステム構造レベルでバッテリの電力消耗を低減するための研究、不要なバッテリの使用を検出してこれを減らすための研究などが多様に行われている。
【０００４】
そのうち、不要なバッテリの使用を検出してそれを低減することで、バッテリの使用時間を安定的に確保する方法に関する研究において、バッテリの漏洩現象はその主な検出対象となるが、これは不要なプロセスや異常な動作によりバッテリが普段より速く消耗する現象をいう。この分野と関連して、これまでバッテリの使用可能時間を予測する研究として回路レベルで、又はシミュレーションを通じて予測する方法が研究されてきた。近年は、統計的な方法を通じてバッテリの使用可能時間を予測する方法も用いられている。
【０００５】
移動通信端末の異常なバッテリ電力の消耗原因に関する研究は、端末メーカーで頻繁に行われている。その原因としては、不要なプロセスの動作、電波環境の変化（強弱電界、重複、陰影地域の存在、干渉など）、通信方式の頻繁な変化（ＣＤＭＡ １ｘモードとＣＤＭＡ １ｘ ＥＶ-ＤＯモードの自動変換）、頻繁なキー操作及びインターネット付加機能を用いる場合、無線基地局のサービス形態による影響（スロットモードなど）、過度に明るい照明又は必要以上に長い照明使用時間（ＬＣＤディスプレイ、キーパッドランプ、バックライトなど）、過度に大きな音響又は必要以上に長い音響使用時間（スピーカ、ハンズフリーなど）、各種スパムメッセージの到達及び確認、ユーザの習慣によるバッテリの電力消耗など多様なものが挙げられる。このような異常なバッテリ電力の消耗原因に関する情報はそれを検出するのに役立つことができる。
【０００６】
下記の特許文献１は、使用者が移動通信端末のバッテリ電力消耗の大きい位置にある時、これを使用者に報知するためのバッテリ電源消耗警告装置及び方法を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】米国公開特許第２００５０１４３１４４号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
これまでバッテリの使用可能時間を予測するための多様な研究が進められてきたが、予測されたバッテリの使用可能時間を用いてバッテリの異常な消耗を検出する方法や装置に関する研究は殆どなかった。
【０００９】
異常であるか、不要なバッテリの電力消耗を早期に診断して検出できる有効な方法や装置が存在しないため、その原因に対する分析が既に行われているにも拘らず、端末メーカーはそれを予防したり、早期に検出できないのが現状である。
【００１０】
そこで、本発明は上記事情に鑑みてなされたものであって、その目的は、移動通信端末の多様な統計的情報を用いて平均電力消費速度に基づいた異常なバッテリの電力消耗を効率的に検出できる方法及び装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
前記課題を解決するために、本発明の一側面は、移動通信端末内バッテリの異常な電力消耗を検出する方法であって、前記移動通信端末で前記バッテリの電力消費に影響を及ぼす１つ以上の動作状態を定義する段階と、前記各動作状態で前記個別端末のバッテリの電力消費量及び使用時間に関する時系列データを収集する段階と、前記時系列データに基づいて前記個別端末のバッテリ電力消費速度、使用パターン及び実際の使用時間を算出する段階と、前記端末全体の平均バッテリ電力消費速度に基づいて前記個別端末のバッテリの予想使用可能時間を算出する段階と、前記算出された予想使用可能時間と前記実際の使用時間とを比較して、前記個別端末の異常なバッテリ電力の消耗があるか否かを判断する段階とを含む移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出方法を提供する。
【００１２】
前記動作状態は、待機状態、音声通話状態及びデータ通信状態を含む移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出方法を提供する。
【００１３】
前記使用パターンは、前記個別端末の前記動作状態別の実際の使用時間の割合として定義される移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出方法を提供する。
【００１４】
前記端末全体の平均バッテリ電力消費速度は、前記算出された個別端末のバッテリの電力消費速度に基づいて更新される移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出方法を提供する。
【００１５】
前記端末全体の平均バッテリ電力消費速度は、分類されたグループ別の平均バッテリ電力消費速度を更に含む移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出方法を提供する。
【００１６】
前記分類されたグループは、前記端末とバッテリの種類、使用パターン、及び使用時期を含む基準によって分類される移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出方法を提供する。
【００１７】
前記異常なバッテリ電力の消耗があるか否かをユーザに報告する段階を更に含む移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出方法を提供する。
【００１８】
前記報告は、映像、音響、又は振動のうちの１つ以上を含む手段からなる移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出方法を提供する。
【００１９】
前記予想使用可能時間は、前記個別端末の実際のバッテリ容量を前記端末全体の平均バッテリ電力消費速度で割ることで算出される移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出方法を提供する。
【００２０】
前記予想使用可能時間は、前記端末の実際のバッテリ容量をバッテリ電力消費速度で割ることで算出され、バッテリ電力消費速度は、前記端末全体の平均バッテリ電力消費速度又は前記グループ別の平均バッテリ電力消費速度に基づいて獲得される移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出方法を提供する。
【００２１】
前記予想使用可能時間と前記実際の使用時間とを比較して、前記個別端末の異常なバッテリ電力の消耗があるか否かを判断する段階は、前記時系列データに基づいて異常なバッテリ電力の消耗がない場合及びある場合、各状態でバッテリ電力消費速度値の変化推移を診断する過程と、前記変化推移に基づいて前記異常なバッテリ電力消耗の存否の判断に必要な測定時間及び臨界値を設定する過程と、前記測定時間及び前記臨界値に基づいて前記各動作状態に対するバッテリの電力消耗に関する診断を行う過程と、前記診断の結果、１つ以上の動作状態で異常なバッテリの電力消耗が検出される場合、これを前記端末の異常なバッテリ電力消耗検出として判断する過程とを含む移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出方法を提供する。
【００２２】
前記課題を解決するために、本発明の他の側面は、移動通信端末内バッテリの異常な電力消耗を検出する装置であって、前記移動通信端末で前記バッテリの電力消費に影響を及ぼす１つ以上の動作状態で前記端末のバッテリの電力消費量及び実際の使用時間に関する時系列データを収集する収集器と、前記時系列データに基づいて前記個別端末のバッテリ電力消費速度、使用パターン、及び実際の使用時間を算出する分析器と、前記端末全体の平均バッテリ電力消費速度に関する情報に基づいて前記個別端末のバッテリの予想使用可能時間を算出し、前記予想使用可能時間と前記実際の使用時間とを比較して、前記個別端末の異常なバッテリ電力の消耗があるか否かを判断する計画器と、前記個別端末の異常なバッテリ電力の消耗があるか否かをユーザに報告する実行器とを含む移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出装置を提供する。
【００２３】
前記端末全体の平均バッテリ電力消費速度を格納する外部知識情報格納所を更に含み、前記外部知識情報格納所に格納された前記端末全体の平均バッテリ電力消費速度は算出された各端末のバッテリ電力消費速度に基づいて更新される移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出装置を提供する。
【００２４】
前記端末内部に位置し、前記外部知識情報格納所に格納された前記端末全体の平均バッテリ電力消費速度の伝達を受けて格納する内部知識情報格納所を更に含む移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出装置を提供する。
【００２５】
前記バッテリと連結されて前記端末のバッテリの電力消費量及び使用時間に関する時系列データを検知するセンサを更に含む移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出装置を提供する。
【００２６】
前記実行器と連結されて前記異常なバッテリ電力の消耗があるか否かをユーザに通知するアクチュエータを更に含む移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出装置を提供する。
【００２７】
前記アクチュエータは、前記異常なバッテリ電力の消耗があるか否かを前記ユーザに映像で通知するディスプレイ駆動部、音響で通知するスピーカ駆動部又は、振動で通知する振動モータ駆動部のうちの１つ以上を含む移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出装置を提供する。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、ユーザが自身の移動通信端末で異常なバッテリ電力の消耗が存在するか否かが分かるため、誤った使用習慣乃至端末の欠陥によるバッテリの乱用を予防できるという効果を奏する。
【００２９】
また、ユーザの端末使用パターンに基づいてバッテリの使用可能時間を予測することで、ユーザの観点から更に正確、且つ、効率的なバッテリの管理が可能になるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】バッテリの実際の使用時間と予想使用可能時間との比較を通じて移動通信端末の異常なバッテリ電力の消耗があるか否かを検出する原理を説明する概念図である。
【図２】移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出装置の構造を示すブロック図である。
【図３】図２のバッテリ監視者２２０内部のデータ処理過程を示すフローチャートである。
【図４】端末での可能な状態を定義する状態図である。
【図５】各状態でのバッテリの電力消費量及び使用時間に関する時系列データを通じてバッテリ電力消費速度を算出する方法を示す図である。
【図６Ａ】図５のバッテリ電力消費速度をグループ別に分類したことを示す図であって、端末全体の平均バッテリ電力消費速度を示す図である。
【図６Ｂ】図５のバッテリ電力消費速度をグループ別に分類したことを示す図であって、端末及びバッテリ別の平均バッテリ電力消費速度を示す図である。
【図６Ｃ】図５のバッテリ電力消費速度をグループ別に分類したことを示す図であって、ユーザ別の平均バッテリ電力消費速度を示す図である。
【図６Ｄ】図５のバッテリ電力消費速度をグループ別に分類したことを示す図であって、使用時期別の平均バッテリ電力消費速度を示す図である。
【図７】端末の各状態別に実際の使用時間によるバッテリの電力消費量を測定して平均的なバッテリ電力消費速度を算出する方法を示す図である。
【図８】図７で完全に充電されたバッテリを音声通話だけで消費する時の予想使用可能時間  を測定して、その分布を確率密度関数ｆ（ｔ／Ｓ2）で示す図である。
【図９】完全に充電されたバッテリを音声通話又は待機状態で消費する時の使用可能時間 及び をそれぞれ測定して、その分布を確率密度関数ｆ（ｔ／Ｓ2）及びｆ（ｔ／Ｓ0）で示す図である。
【図１０】端末におけるバッテリの電力消耗が異常な状態と正常な状態を信頼度区間を用いて定義する方法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
以下、添付する図面を参照して本発明の動作原理を詳細に説明する。下記で本発明を説明するにおいて公知の機能又は構成に関する具体的な説明が本発明の要旨を不要に曖昧にするおそれがあると判断される場合にはその詳細な説明を省略する。そして、後述する用語は、本発明における機能を考慮して定義されたものであって、これはユーザ、運用者の意図又は慣例などによって変わり得る。従って、その定義は本明細書全般にわたる内容に基づいて下されるべきである。
【００３２】
図１は、バッテリの実際の使用時間と予想使用可能時間との比較を通じて移動通信端末の異常なバッテリ電力の消耗があるか否かを検出する原理を説明する概念図である。移動通信端末が音声通話とデータ通信だけのためのものであると仮定すれば、端末が存在し得る各動作状態（例えば、待機状態、音声通話状態、データ通信状態）を定義することができ、動作状態別バッテリの電力消費量及び使用時間に対する分析が可能である。
【００３３】
この場合、実際使用した時間１４０は、待機状態での待機時間１１２、音声通話状態での音声通話時間１１４、データ通信状態でのデータ通信時間１１６の和１７２で表すことができる。そして、実際のバッテリ容量１２０をバッテリ電力消費速度１３０で割れば１７４、現在のバッテリ残量での予想使用可能時間１５０を算出できる。ここで、バッテリ電力消費速度１３０は、複数の端末の平均バッテリ電力消費速度１３２、端末とバッテリ種類別の平均バッテリ電力消費速度１３４、ユーザの使用パターン別の平均バッテリ電力消費速度及び最近使用したバッテリ電力消費速度を含むことができる。
【００３４】
実際の使用時間１４０及び予想使用可能時間１５０を比較して（１７６）、両時間の差が特定の誤差範囲以上になれば、バッテリの漏洩など異常なバッテリ電力の消耗が発生したことを検出できる（１６０）。
【００３５】
図２は、本発明によって移動通信端末の異常なバッテリ電力消耗検出装置の構造を示すブロック図である。移動通信端末２００、２０２、２０４は、それぞれ外部知識情報格納所２４０とネットワークを介して連結される。外部知識情報格納所２４０は、移動通信端末２００、２０２、２０４から各端末のバッテリ電力消費速度に関する情報の伝達を受けて端末全体の平均バッテリ電力消費速度を算出して格納し、各端末２００、２０２、２０４からバッテリ電力消費速度の伝達を受ける度に格納された端末全体の平均バッテリ電力消費速度を更新する。更に、外部知識情報格納所２４０で各端末のバッテリ電力消費速度は端末とバッテリの種類、ユーザの使用パターン、使用時期の３つのグループ別に分類されてグループ別の平均バッテリ電力消費速度が算出され得る。
【００３６】
移動通信端末２００、２０２、２０４のそれぞれは、知識管理部２１０、バッテリ監視者２２０、センサ２３２、アクチュエータ２３４、端末資源２３０、そして内部知識情報格納所２５０を含む。
【００３７】
端末資源２３０は、端末２００のハードウェア及びソフトウェアを示し、バッテリをはじめとして映像のディスプレイのためのディスプレイ部、音響の出力のためのスピーカ、端末で振動を起こす振動モータなどを含む。
【００３８】
センサ２３２は、端末資源２３０、例えば、バッテリの電力消費量及び端末の使用時間（例えば、音声通話時間、データ通信時間、待機時間など）を測定してバッテリ資源に関する時系列データを生成し、生成された時系列データをバッテリ監視者２２０に伝達する。
【００３９】
知識管理部２１０は、外部知識情報格納所２４０から平均バッテリ電力消費速度の伝達を受けてバッテリ監視者２２０と内部知識情報格納所２５０に伝達する。
【００４０】
内部知識情報格納所２５０は、外部知識情報格納所２４０から提供される端末全体の平均バッテリ電力消費速度又は端末２００のバッテリ電力消費速度を格納できる。
【００４１】
バッテリ監視者２２０は、センサ２３２から測定されるバッテリ資源に関する時系列データを収集し分析して、バッテリの予想使用時間を算出し、異常なバッテリ電力の消耗があるか否かを判断する一連の過程を行う。
【００４２】
このようなバッテリ監視者２２０は、収集器２２２、分析器２２４、計画器２２６、実行器２２８を含むが、これらの動作はバッテリ監視者２２０により行われるデータ処理手順を示す図３を参照して説明する。
【００４３】
収集器２２２は、センサ２３２を通じて端末資源２３０に連結されて各動作状態（例えば、待機状態、音声通話状態、データ通信状態）での該当端末２００のバッテリの電力消費量及び使用時間に関する時系列データを収集する機能を行う。
【００４４】
分析器２２４は、収集器２２２から伝達を受けた時系列データに基づいて該当端末２００のバッテリ電力消費速度、使用パターン及び実際の使用時間などを算出して知識管理部２１０に伝達し、実際の使用時間はまた計画器２２６にも伝達する。
【００４５】
知識管理部２１０は、平均バッテリ電力消費速度を受けて計画器２２６に伝達する。また、知識管理部２１０は、分析器２２４からバッテリ電力消費速度、使用パターン及び実際の使用時間を伝達されれば、これを外部知識情報格納所２４０又は内部知識情報格納所２５０に伝達して外部知識情報格納所２４０又は内部知識情報格納所２５０がそれぞれ電力消費速度又は平均電力消費速度を更新できるようにする。
【００４６】
計画器２２６は、外部知識情報格納所２４０から伝達される平均バッテリ電力消費速度に基づいて端末２００のバッテリの予想使用可能時間を算出し、算出された予想使用可能時間と分析器２２４から伝達を受けた実際の使用時間とを比較して、端末２００の異常なバッテリ電力の消耗があるか否かを判断する。
【００４７】
実行器２２８は、計画器２２６から異常なバッテリ電力の消耗があるか否かに関する判断結果の伝達を受けてこれをアクチュエータ２３４を通じてユーザに報告する。アクチュエータ２３４は、異常なバッテリ電力の消耗があるか否かをユーザに映像で通知するディスプレイ駆動部、音響で通知するスピーカ駆動部又は、振動で通知する振動モータ駆動部を含むこともできる。
【００４８】
図４は、端末での可能な状態を定義する状態図である。本実施形態においては、移動通信端末が音声通話及びデータ通信にのみ用いられ、状態は互いに独立して存在すると仮定して以下の状態を定義した。一般に、端末の状態は大きくオフ状態４００及びオン状態４０１の２種類があり、オン状態４０１はまた待機状態４０２、データ通信状態４０３、音声通話状態４０４の３つの状態に定義され得る。
【００４９】
初期段階で、端末２００は電源がオンされる前にオフ状態４００にあり、ユーザが端末の電源を入れれば、オン状態４０１に遷移する。オン状態４０１の初期状態は待機状態４０２であり、これをＳ０という。待機状態Ｓ０（４０２）で音声又はデータ通信の開始を待ちながら、ユーザがデータ通信を始めると、データ通信状態４０３に遷移するが、この状態をＳ１という。ユーザがデータ通信を終了すれば、再び待機状態Ｓ０（４０２）に遷移するようになる。待機状態Ｓ０（４０２）で電話通話を始めると、音声通話状態４０４に遷移し、この状態をＳ２という。音声通話状態Ｓ２（４０４）でユーザが電話通話を終了すれば、再び待機状態Ｓ０（４０２）に遷移する。そして、ユーザが端末の電源を切ると、オン状態４０１からオフ状態４００に遷移する。
【００５０】
上述したオフ状態４００及びオン状態４０１、そしてＳ０〜Ｓ２の全ての状態は現在の移動通信端末を考慮すれば、相互排他的な、即ち、互いに共存しない関係として独立して存在する。
【００５１】
図５は、各状態でのバッテリの電力消費量及び使用時間に関する時系列データに基づいてバッテリ電力消費速度を算出する方法を示す図である。
【００５２】
該当端末の実際のバッテリ容量を知っている状態で、バッテリが完全に消耗するまで実際の端末を用いた時間を測定して、線形予測法を適用すれば、バッテリ電力消費速度を得ることができる。一方、幾つかの基準によって各端末のバッテリ電力消費速度に関するデータを１つ以上のグループに分類して、グループ別の平均バッテリ電力消費速度を計算できる。例えば、端末及びバッテリの種類が同じ場合とユーザが同じ場合のグループ別の平均バッテリ電力消費速度を別途に求めることができる。同様に、使用時期別に一定期間以内のデータを分類して最近の平均バッテリ電力消費速度に対しても別途に計算できる。
【００５３】
図６Ａ〜図６Ｄは、図５のバッテリ電力消費速度をグループ別に分類したことを示す図である。
【００５４】
図６Ａは、端末全体の平均バッテリ電力消費速度を示す図である。Ｒ_ｔｏｔａｌは端末全体の平均バッテリ電力消費速度であり、端末とバッテリの種類、ユーザ、使用時期を問わず全てのデータに対する全体平均を示す。
【００５５】
図６Ｂは、端末及びバッテリ別の平均バッテリ電力消費速度を示す図である。Ｒ_ｔｙｐｅ１、Ｒ_ｔｙｐｅ２、Ｒ_ｔｙｐｅ３はそれぞれ端末の種類及びバッテリの種類に応じて異なる値を格納している。図６Ｂを参照すれば、Ｒ_ｔｙｐｅ１がＲ_ｔｙｐｅ２よりは更に長くバッテリを使用できることが分かる。
【００５６】
図６Ｃは、ユーザ別の平均バッテリ電力消費速度を示す図である。Ｒ_ｕｓｅｒはユーザ別バッテリ電力消費速度を示すものであり、端末が待機状態、データ通信状態及び音声通話状態に位置する比率、即ち、各状態別の実際の使用時間の比率がユーザ毎に異なるという点でユーザの使用パターンが反映された重要な情報となる。
【００５７】
図６Ｄは、使用時期別の平均バッテリ電力消費速度をそれぞれ示す図である。Ｒ_ｒｅｃｅｎｔは各ユーザの最近のバッテリ電力消費速度を示す。この情報を利用すれば、各ユーザの使用パターンが変化したり、各種移動通信の環境が変化する場合、最近の傾向を更に強く反映できる。
【００５８】
簡単に言えば、当初端末に関する情報がない時は端末全体の平均バッテリ電力消費速度であるＲ_ｔｏｔａｌを参考にし、端末及びバッテリ情報が知られた場合、端末及びバッテリ種類別の平均バッテリ電力消費速度Ｒ_ｔｙｐｅによる値を参考にし、その次に、ユーザパターンが把握された場合、ユーザに特化したＲ_ｕｓｅｒを参考にし、最終的には、最近のバッテリ電力消費速度であるＲ_ｒｅｃｅｎｔまで参考にする階層的標準モデルを提示している。これに基づいて移動通信端末に更に柔軟にバッテリ電力消費速度を適用して、より正確なバッテリの予想使用可能時間を求めることができる。
【００５９】
図７は、端末の各状態別に実際の使用時間によるバッテリの電力消費量を測定して平均的なバッテリ電力消費速度を算出する方法を示す図である。収集器２２２は、端末のバッテリ電力消費量［ｍＡ］と音声通話時間［ｓｅｃ］、データ通信時間［ｓｅｃ］及び全体時間［ｓｅｃ］に関する時系列データを収集する。待機時間は、全体時間から音声通話時間とデータ通信時間を差し引くことで求めることができる。ここで、使用時間［ｓｅｃ］によるバッテリ消費量［ｍＡ］に関する時系列データは、図７の点線及び実線のようなグラフで示される。点線及び実線の傾きはバッテリ電力消費速度［ｍＡ／ｓｅｃ］の単位を有する。実線のうち、相対的に傾きが緩やかな部分はＳ０、即ち、待機状態４０２を、実線のうち、相対的に傾きが急峻な部分はＳ１、即ち、データ通信状態４０３を、点線部分はＳ２、即ち、音声通話状態４０４を示す。
【００６０】
同じ状態でバッテリ電力消費速度は同一であると仮定すれば、特定状態の区間別使用時間及び区間別バッテリ電力消耗量を用いて端末が一定状態で変化なしに維持される時、全体バッテリをどのぐらい使用できるかに関する情報、即ち、状態別予想使用可能時間を求めることができる。図７を参照すれば、音声通話状態Ｓ２（４０４）の区間別使用時間［ｓｅｃ］(ｔ1，ｔ2，ｔ3)及び区間別バッテリ電力消耗量［ｍＡ］(Ｂ1，Ｂ2，Ｂ3)が示されている。特定状態に該当する区間の部分和を利用すれば、全体バッテリを充電し、バッテリが消耗するまで特定状態を維持させる必要なく、状態別予想使用可能時間を下記のように線形近似で求めることができる。
【数１】
2010016802.tif 000003
【００６１】
ここで、ｔvは完全に充電されたバッテリを音声通話だけで消費する時の予想使用可能時間［ｓｅｃ］であり、ＢMAXは完全に充電された時のバッテリ容量［ｍＡ］であり、Ｂjはｊ番目の音声通話区間のバッテリ電力消耗量［ｍＡ］であり、ｔjはｊ番目の音声通話区間の通話時間［ｓｅｃ］を示す。
【００６２】
図８は、図７で完全に充電されたバッテリを音声通話だけで消費する時の予想使用可能時間ｔvを測定して、その分布を確率密度関数ｆ（ｔ／Ｓ2）で示す図である。
【００６３】
移動通信端末における待機状態Ｓ０、データ通信状態Ｓ１及び音声通話状態Ｓ２など各状態が端末のバッテリ電力の消費に直接的な影響を及ぼし、正常な状態でのバッテリ電力消費速度などの統計値と異常な状態でのバッテリ電力消費速度などの統計値と関連した学習モデルが与えられれば、移動通信端末での一定時間のこれらの値などの変化推移を定められた信頼度区間内で判断して異常なバッテリ電力の消耗があるか否かを検出できる。
【００６４】
検出段階は、以下の通りである。最初の段階では時系列データに基づいて正常状態の推移と異常状態でのバッテリ電力消費速度値の推移を決定する。ここで、各端末において正常及び異常状態でのバッテリ電力消費速度値の推移に関する一般的な情報は、端末の外部知識情報格納所の標本を参照できる。２番目の段階では、最初の段階での結果に基づいて得た統計データを用いて適当な測定時間及び臨界値を決定してシステムにおける待機状態Ｓ０、データ通信状態Ｓ１及び音声通話状態Ｓ２の各状態での診断を行う。最後の３番目の段階では、２番目の段階で得た各状態の結果のうち、1つでも異常な状態がある場合、異常なバッテリの電力消耗があると判断する。
【００６５】
同じ移動通信端末とバッテリといっても、何らの電波妨害もなく、理想的な環境であれば、予想使用可能時間ｔvが最大ｔv maxだけ大きな値が出力され、様々な原因により異常なバッテリの電力消耗が発生すれば、最小ｔv minだけ小さな値が出力される。この分布はＳｉ状態で完全に充電されたバッテリを完全に消耗するのにかかる時間の確率密度関数であるｆ（ｔ／Ｓi）で表すことができる。本実施形態においては、ｆ（ｔ／Ｓi）がガウシアン分布に従うものと仮定したが、他の多様な分布でもモデリングできる。
【００６６】
図９は、完全に充電されたバッテリを音声通話又は待機状態で消費する時の使用可能時間ｔv及び ｔwをそれぞれ測定して、その分布を確率密度関数ｆ（ｔ／Ｓ2）及びｆ（ｔ／Ｓ0）で示す図である。
【００６７】
図９を参照すれば、ｔvの分布はｆ（ｔ／Ｓ2）、ｔwの分布はｆ（ｔ／Ｓ0）で表すことができ、一般に、待機時間ｔwが音声通話時間 よりも時間軸上で右側に分布し、更に広い範囲に分布することが分かる。上記各状態Ｓｉにおける予想使用可能時間に対する確率密度関数ｆ（ｔ／Ｓi）を用いて各状態別期待値を下記のように求めることができる。
【数２】
2010016802.tif 000004
【００６８】
ここで、Ｅ［Ｘ／Ｓi］は状態Ｓｉでの予想使用可能時間の期待値であり、ｆ（ｔ／Ｓi）は状態Ｓｉでの予想使用可能時間に対する確率密度関数である。
【００６９】
この期待値を下記のように判定して異常なバッテリ電力の消耗があるか否かを検出できる。
【数３】
2010016802.tif 000005
【００７０】
ここで、ρiは状態Ｓｉでの異常なバッテリ電力の消耗があるか否かの検出結果であり、その値は０又は１であり、αiはＳｉ状態で一定の測定時間にバッテリ電力消費量を測定した結果に基づいて完全に充電されたバッテリを消費する時の予想使用可能時間を予測した値であり、Ｅ［Ｘ／Ｓi］は状態Ｓｉで完全に充電されたバッテリを消費する時の予想使用可能時間の期待値であり、δは異常なバッテリ電力の消耗があるか否かを決定する臨界値であり、βは異常なバッテリ電力の消耗があるか否かの検出結果を提供する。
【００７１】
図１０は、端末におけるバッテリの電力消耗が異常な状態と正常な状態を信頼度区間を用いて定義する方法を示す図である。前記式３で異常なバッテリ電力の消耗があるか否かを判断する基準となることが臨界値δであるが、これは図１０から分かるように、ｆ（ｔ／Ｓi）の分布に基づいて信頼度区間を選定（９５％信頼度区間、９９％信頼度区間など）し、その境界となるｔcrit値を基準として正常な状態１０１０と異常な状態１０２０を定義することができる。異常な状態はｔcritよりも短い予想使用可能時間を有する区間、即ち、相対的にバッテリを多く消費する区間である。その境界となるｔcrit値も静的に定められるものではなく、各端末ユーザの使用パターンに応じて動的に変わるため、ユーザの観点に合せて異常なバッテリの電力消耗を検出するように実現することもできる。
【００７２】
以上のように本発明の理解のためにその実施形態を記述したが、当業者であれば分かるように、本発明は本明細書で記述された特定の実施形態に限定されるものではなく、本発明の範疇から逸脱しない範囲内で多様に変形、変更及び代替できる。従って、本発明の真の思想及び範疇に属するあらゆる変形及び変更を特許請求の範囲によって全て包括したい。
【図１】
2010016802.tif 000006
【図２】
2010016802.tif 000007
【図３】
2010016802.tif 000008
【図４】
2010016802.tif 000009
【図５】
2010016802.tif 000010
【図６Ａ】
2010016802.tif 000011
【図６Ｂ】
2010016802.tif 000012
【図６Ｃ】
2010016802.tif 000013
【図６Ｄ】
2010016802.tif 000014
【図７】
2010016802.tif 000015
【図８】
2010016802.tif 000016
【図９】
2010016802.tif 000017
【図１０】
2010016802.tif 000018