(57)【要約】      （修正有）【課題】使用者の睡眠経験を向上させるための快適睡眠条件を確立する睡眠環境制御システムおよび方法を提供する。【解決手段】睡眠環境制御システムおよび方法は、環境の状態を感知して、環境状態パラメータの値を取得した後、環境状態パラメータの値に基づいて、温覚指標の値を生成するステップを含む。使用者の生理状態を感知して、生理状態パラメータの値を取得する。温覚指標の複数の値および生理状態パラメータの複数の値を収集した後、回帰分析を実行し、温覚指標の複数の値および生理状態パラメータの複数の値に基づいて、温覚指標の最適値を取得する。温覚指標の最適値に基づいて、環境状態設定パラメータの値を調整する。【選択図】図１
2018066555.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
環境の状態を感知して、環境状態パラメータの値を取得するとともに、前記環境状態パラメータの前記値に基づいて、温覚指標の値を生成するのに適した温覚指標モジュールと、
使用者の生理状態を感知して、生理状態パラメータの値を取得するのに適した生理状態モジュールと、
保存ユニットおよび計算ユニットを含み、前記保存ユニットが、前記温覚指標モジュールから前記温覚指標の前記値を受信および保存するとともに、前記生理状態モジュールから前記生理状態パラメータの前記値を受信および保存し、前記温覚指標の複数の値および前記生理状態パラメータの複数の値を収集した後、前記計算ユニットが、回帰分析を実行し、前記保存ユニットに保存された前記温覚指標の前記複数の値および前記生理状態パラメータの複数の前記値に基づいて、前記温覚指標の最適値を取得する分析モジュールと、
前記温覚指標の前記最適値を受信し、前記温覚指標の前記最適値に基づいて、環境状態設定パラメータの値を調整する制御モジュールと、
を含む睡眠環境制御システム。 
【請求項２】
前記環境状態パラメータが、気温、相対湿度、風速、および平均放射温度のうちの少なくとも１つを含む請求項１に記載の睡眠環境制御システム。
【請求項３】
前記温覚指標モジュールが、さらに、少なくとも１つの使用者のパラメータを含み、前記環境状態パラメータの前記値および前記少なくとも１つの使用者のパラメータの値に基づいて、前記温覚指標の前記値を生成する請求項１に記載の睡眠環境制御システム。
【請求項４】
前記少なくとも１つの使用者のパラメータが、前記使用者の布の熱抵抗および人体の代謝率のうちの少なくとも１つを含む請求項３に記載の睡眠環境制御システム。
【請求項５】
前記人体の代謝率が、前記使用者の性別、年齢、身長、および体重のうちの少なくとも１つ、基礎代謝率公式、および睡眠代謝率曲線に基づいて取得される請求項４に記載の睡眠環境制御システム。
【請求項６】
前記生理状態パラメータが、心拍変動（ＨＲＶ）のＲＲパラメータ、トータルパワー（ＴＰ）、高周波成分（ＨＦ）、脳波のα波強度、β波強度、およびδ波強度のうちの１つである請求項１に記載の睡眠環境制御システム。
【請求項７】
前記生理状態モジュールが、さらに、前記使用者の前記生理状態を感知して、補助生理信号パラメータの値を取得するとともに、前記補助生理信号パラメータの前記値を前記分析モジュールに送信し、前記分析モジュールが、前記補助生理信号パラメータの前記値に基づいて、前記使用者の少なくとも１つの睡眠周期を取得するとともに、前記保存ユニットから前記少なくとも１つの睡眠周期に対応する前記生理状態パラメータの前記複数の値および前記温覚指標の前記複数の値を取得し、前記分析モジュールが、さらに、前記生理状態パラメータの前記複数の値と前記温覚指標の前記複数の値を平均して、それぞれ前記少なくとも１つの睡眠周期に対応する前記生理状態パラメータの平均値および前記温覚指標の平均値を取得し、前記温覚指標の複数の平均値および前記生理状態パラメータの複数の平均値を収集した後、前記回帰分析を実行し、前記温覚指標の前記平均値および前記生理状態パラメータの前記平均値に基づいて、前記温覚指標の前記最適値を取得する請求項１に記載の睡眠環境制御システム。
【請求項８】
前記補助生理信号パラメータが、心拍変動（ＨＲＶ）のＲＲパラメータ、α波強度、およびδ波強度のうちの１つである請求項７に記載の睡眠環境制御システム。
【請求項９】
前記温覚指標の前記最適値が、前記回帰分析から取得した回帰関数曲線の最大点または最小点に対応する請求項１に記載の睡眠環境制御システム。
【請求項１０】
前記温覚指標が、ピアース２ノードモデルの快適指数、ＫＳＵ２ノードモデルの温冷感指標（ＴＳＶ）指数、予測平均温冷感（ＰＭＶ）の指数、操作温度、および気温のうちの１つである請求項１に記載の睡眠環境制御システム。
【請求項１１】
環境の状態を感知して、環境状態パラメータの値を取得するとともに、前記環境状態パラメータの前記値に基づいて、温覚指標の値を生成するステップと、
使用者の生理状態を感知して、生理状態パラメータの値を取得するステップと、
前記温覚指標の複数の値および前記生理状態パラメータの複数の値を収集した後、回帰分析を実行し、前記温覚指標の前記複数の値および前記生理状態パラメータの前記複数の値に基づいて、前記温覚指標の最適値を取得するステップと、
前記温覚指標の前記最適値に基づいて、環境状態設定パラメータの値を調整するステップと、
を含む睡眠環境制御方法。
【請求項１２】
前記環境状態パラメータが、気温、相対湿度、風速、および平均放射温度のうちの少なくとも１つを含む請求項１１に記載の睡眠環境制御方法。
【請求項１３】
前記温覚指標の前記値を生成する前記ステップが、さらに、
少なくとも１つの使用者のパラメータを受信するステップと、
前記環境状態パラメータの前記値および前記少なくとも１つの使用者のパラメータの値に基づいて、前記温覚指標の前記値を生成するステップと、
を含む請求項１１に記載の睡眠環境制御方法。
【請求項１４】
前記少なくとも１つの使用者のパラメータが、前記使用者の布の熱抵抗および人体の代謝率のうちの少なくとも１つを含む請求項１３に記載の睡眠環境制御方法。
【請求項１５】
前記人体の代謝率が、前記使用者の性別、年齢、身長、および体重のうちの少なくとも１つ、基礎代謝率公式、および睡眠代謝率曲線に基づいて取得される請求項１４に記載の睡眠環境制御方法。
【請求項１６】
前記生理状態パラメータが、心拍変動（ＨＲＶ）のＲＲパラメータ、トータルパワー（ＴＰ）、高周波成分（ＨＦ）、脳波のα波強度、β波強度、およびδ波強度のうちの１つである請求項１１に記載の睡眠環境制御方法。
【請求項１７】
前記方法が、さらに、
前記使用者の前記生理状態を感知して、補助生理信号パラメータの値を取得するステップと、
前記補助生理信号パラメータの前記値に基づいて、前記使用者の少なくとも１つの睡眠周期を取得するとともに、前記少なくとも１つの睡眠周期に対応する前記生理状態パラメータの前記複数の値および前記温覚指標の前記複数の値を取得するステップと、
前記生理状態パラメータの前記複数の値と前記温覚指標の前記複数の値を平均して、それぞれ前記少なくとも１つの睡眠周期に対応する前記生理状態パラメータの平均値および前記温覚指標の平均値を取得するステップと、
前記温覚指標の複数の前記平均値および前記生理状態パラメータの複数の前記平均値を収集した後、前記回帰分析を実行し、前記温覚指標の前記平均値および前記生理状態パラメータの前記平均値に基づいて、前記温覚指標の前記最適値を取得するステップと、
を含む請求項１１に記載の睡眠環境制御方法。
【請求項１８】
前記補助生理信号パラメータが、心拍変動（ＨＲＶ）のＲＲパラメータ、α波強度、およびδ波強度のうちの１つである請求項１７に記載の睡眠環境制御方法。
【請求項１９】
前記温覚指標の前記最適値が、前記回帰分析から取得した回帰関数曲線の最大点または最小点に対応する請求項１１に記載の睡眠環境制御方法。
【請求項２０】
前記温覚指標が、ピアース２ノードモデルの快適指数、ＫＳＵ２ノードモデルの温冷感指標（ＴＳＶ）指数、予測平均温冷感（ＰＭＶ）の指数、操作温度、および気温のうちの１つである請求項１１に記載の睡眠環境制御方法。
【請求項２１】
前記温覚指標の前記最適値を取得する前記ステップが、さらに、
前記温覚指標の前記複数の値および前記生理状態パラメータの前記複数の値を収集するステップと、
前記回帰分析の相関係数が閾値よりも大きい場合にのみ前記温覚指標の前記最適値を計算するステップと、
を含む請求項１１に記載の睡眠環境制御方法。
【請求項２２】
前記温覚指標の前記値が、複数の環境状態パラメータの値から生成され、前記環境状態設定パラメータの前記値を調整する前記ステップが、さらに、
前記複数の環境状態パラメータから制御可能なパラメータを前記環境状態設定パラメータとして選択し、前記温覚指標の前記値をもたらす前記制御可能なパラメータの値を計算して、前記温覚指標の前記最適値に近付ける請求項１１に記載の睡眠環境制御方法。
【請求項２３】
複数の使用者が存在し、前記温覚指標の前記複数の最適値を取得した後、前記環境状態設定パラメータを調整する前記ステップが、さらに、
前記温覚指標の前記複数の最適値に基づいて、最小二乗法のペナルティ関数の最小値を取得するステップと、
前記ペナルティ関数の前記最小値に対応する前記環境状態に基づいて、前記環境状態設定パラメータを調整するステップと、
を含む請求項１１に記載の睡眠環境制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、睡眠環境制御システムおよび方法に関するものであり、特に、使用者の快適パラメータに基づいて睡眠環境を制御することのできる睡眠環境制御システムおよび方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、ほとんどの人々は、寒くて目覚めるか暖かくて目覚める経験がある。研究が示すように、鉄筋コンクリートの建築構造を有する亜熱帯気候の香港は、エアコン利用者の６０％が睡眠中に寒くて目覚めた経験があると言っている。この研究によると、温熱快適条件は、気温に関連するだけでなく、湿度、風速、放射温度、人体の代謝率、布の耐熱性等の他の要因にも関連する。しかしながら、エアコンに搭載される快眠機能は、予め設定された曲線に基づいて気温を制御するだけで、他の要因を考慮することはできない。その結果、快適状態の要求を満たすことができない。
【０００３】
一方、寒くて目覚める、および暖かくて目覚める現象は、人体が睡眠中の環境の温熱状態に反応することを示す。しかしながら、明らかにすべきこととして、睡眠中の温熱快適条件をいかにして定義または測定するかという課題がある。睡眠中の人の瞬間的主観感覚を知ることは不可能であるため、測定可能な客観パラメータを睡眠快適指標として使用することができれば、睡眠環境制御システムおよび方法を確立するのに非常に役に立つであろう。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
使用者の睡眠経験を向上させるための快適睡眠条件を確立することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
１つの実施形態において、本発明は、温覚指標モジュールと、生理状態モジュールと、分析モジュールと、制御モジュールとを含む睡眠環境制御システムを提供する。温覚指標モジュールは、環境の状態を感知して、環境状態パラメータの値を取得するとともに、環境状態パラメータの値に基づいて、温覚指標の値を生成するのに適している。生理状態モジュールは、使用者の生理状態を感知して、生理状態パラメータの値を取得するのに適している。分析モジュールは、保存ユニットおよび計算ユニットを含み、保存ユニットは、温覚指標モジュールから温覚指標の値を受信および保存するとともに、生理状態モジュールから生理状態パラメータの値を受信および保存し、温覚指標の複数の値および生理状態パラメータの複数の値を収集した後、計算ユニットは、回帰分析を実行し、保存ユニットに保存された温覚指標の複数の値および生理状態パラメータの複数の値に基づいて、温覚指標の最適値を取得する。制御ユニットは、温覚指標の最適値を受信し、温覚指標の最適値に基づいて、環境状態設定パラメータの値を調整する。
【０００６】
別の実施形態において、本発明は、環境の状態を感知して、環境状態パラメータの値を取得するとともに、環境状態パラメータの値に基づいて、温覚指標の値を生成するステップを含む睡眠環境制御方法を提供する。さらに、使用者の生理状態を感知して、生理状態パラメータの値を取得する。温覚指標の複数の値および生理状態パラメータの複数の値を収集した後、回帰分析を実行し、温覚指標の複数の値および生理状態パラメータの複数の値に基づいて、温覚指標の最適値を取得する。温覚指標の最適値に基づいて、環境状態設定パラメータの値を調整する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明は、温覚指標の最適値に基づいて環境状態設定パラメータの値を調整することにより、快適睡眠状態を確立し、使用者の睡眠環境を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
添付図面は、本発明の原理がさらに理解されるために含まれており、本明細書に組み込まれかつその一部を構成するものである。図面は、本発明の実施形態を例示しており、説明とともに、本発明の原理を説明する役割を果たしている。
【０００９】
【図１】本発明の１つの実施形態に係る睡眠環境制御システムのブロック構造を概略的に示したものである。
【図２】本発明の１つの実施形態に係る睡眠環境制御方法のフロー図である。
【図３】本発明の１つの実施形態に係る心拍変動のＲＲパラメータと睡眠時間の間の関係を概略的に示したものである。
【図４】本発明の１つの実施形態に係る脳波のδ波強度と睡眠時間の関係を概略的に示したものである。
【図５】本発明の１つの実施形態に係る生理状態パラメータ（Ｐｓ）および温覚指標（Ｉ）に基づく回帰分析から得た回帰関数曲線を概略的に示したものである。
【図６】本発明の別の実施形態に係る生理状態パラメータ（Ｐｓ）および温覚指標（Ｉ）に基づく回帰分析から得た回帰関数曲線を概略的に示したものである。
【図７】本発明の別の実施形態に係る睡眠環境制御方法のフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、添付の図面を例として、本発明の実施形態を詳細に説明する。各図面および関連説明において、同一または類似する構成要素には、同一の参照番号を使用する。
【００１１】
図１は、本発明の１つの実施形態に係る睡眠環境制御システムのブロック構造を概略的に示したものである。図１を参照すると、本発明は、温覚指標モジュール１０と、生理状態モジュール２０と、分析モジュール３０と、制御モジュール４０とを含む睡眠環境制御システム１を提供する。温覚指標モジュール１０は、環境の状態を感知して、環境状態パラメータ（Ｐｅ）の値を取得するとともに、環境状態パラメータ（Ｐｅ）の値に基づいて、温覚指標（Ｉ）の値を生成するのに適している。生理状態モジュール２０は、使用者の生理状態を感知して、生理状態パラメータ（Ｐｓ）の値を取得するのに適している。分析モジュール３０は、保存ユニット３２および計算ユニット３４を含む。保存ユニット３２は、温覚指標モジュール１０から温覚指標（Ｉ）の値を受信および保存し、生理状態モジュール２０から生理状態パラメータ（Ｐｓ）の値を受信および保存する。温覚指標（Ｉ）の複数の値および生理状態パラメータ（Ｐｓ）の複数の値を収集した後、計算ユニット３４は、保存ユニット３２に保存された温覚指標（Ｉ）の複数の値および生理状態パラメータ（Ｐｓ）の複数の値に基づいて、回帰分析を実行し、温覚指標の最適値（Ｉｂ）を取得する。制御モジュール４０は、温覚指標の最適値（Ｉｂ）を受信し、温覚指標の最適値（Ｉｂ）に基づいて、環境状態設定パラメータ（Ｐｅｓ）の値を調整する。
【００１２】
図２は、本発明の１つの実施形態に係る睡眠環境制御方法のフロー図である。図１および図２を参照すると、本発明の睡眠環境制御方法は、以下のステップを含む。
【００１３】
ステップＳ１：環境の状態を感知して、環境状態パラメータ（Ｐｅ）の値を取得するとともに、環境状態パラメータ（Ｐｅ）の値に基づいて、温覚指標（Ｉ）の値を生成する。
【００１４】
ステップＳ２：使用者の生理状態を感知して、生理状態パラメータ（Ｐｓ）の値を取得する。
【００１５】
ステップＳ３：温覚指標（Ｉ）の複数の値および生理状態パラメータ（Ｐｓ）の複数の値を収集した後、温覚指標（Ｉ）の複数の値および生理状態パラメータ（Ｐｓ）の複数の値に基づいて、回帰分析を実行し、温覚指標の最適値（Ｉｂ）を取得する。
【００１６】
ステップＳ４：温覚指標の最適値（Ｉｂ）に基づいて、環境状態設定パラメータ（Ｐｅｓ）の値を調整する。
【００１７】
詳しく説明すると、ステップＳ１において、温覚指標モジュール１０は、使用している環境の状態を感知して、環境状態パラメータ（Ｐｅ）の値を取得するとともに、環境状態パラメータ（Ｐｅ）の値に基づいて、温覚指標（Ｉ）の値を生成する。環境状態パラメータ（Ｐｅ）の値は、気温、相対湿度、風速、および平均放射温度のうちの少なくとも１つを含むことができる。温覚指標（Ｉ）は、ピアース２ノードモデル（Pierce two-node model）の快適指数、ＫＳＵ２ノードモデル（KSU two-node model）の温冷感指標（thermal sensation vote, TSV）指数、予測平均温冷感（predicted mean vote, PMV）の指数、操作温度、および気温のうちの１つであってもよい。また、温覚指標（Ｉ）の値を生成するステップＳ１は、さらに、ステップＳ１１を含むことができる：温覚指標モジュール１０が少なくとも１つの使用者のパラメータ（Ｐｕ）を受信するとともに、環境状態パラメータ（Ｐｅ）の値および使用者のパラメータ（Ｐｕ）の値に基づいて、温覚指標（Ｉ）の値を生成する。ここで、使用者のパラメータ（Ｐｕ）は、使用者の布の耐熱性および人体の代謝率のうちの少なくとも１つを含むことができる。
【００１８】
１つの実施形態において、温覚指標（Ｉ）は、予測平均温冷感（ＰＭＶ）の指数を挙げることができる。定義に基づくと、予測平均温冷感（ＰＭＶ）の指数は、気温、相対湿度、風速、平均放射温度、使用者の衣服または寝具の布の耐熱性、および人体の代謝率の６つのパラメータの関数である。１つの実施形態において、温覚指標モジュール１０は、使用している環境の状態を感知して、気温、相対湿度、風速、平均放射温度等を含むいくつかの環境状態パラメータ（Ｐｅ）の値をそれぞれ生成する。温覚指標モジュール１０は、また、使用者の衣服または寝具の布の耐熱性および人体の代謝率をそれぞれ示すいくつかの使用者のパラメータ（Ｐｕ）の値も受信する。その後、温覚指標モジュール１０は、環境状態パラメータ（Ｐｅ）の値および使用者のパラメータ（Ｐｕ）の値に基づいて、温覚指標（Ｉ）の値を生成する。また、布の耐熱性は、「Lin, Zhongping」および「Shiming Deng」によって発表された「“A study on the thermal comfort in sleeping environments in the subtropics- Measuring the total insulation values for the bedding systems commonly used in the subtropics.” Building and Environment 43.5 (2008): 905-916」の内容を参照することにより、設定することができる。人体の代謝率は、使用者の性別、年齢、身長、および体重のうちの少なくとも１つ、基礎代謝率公式、および睡眠代謝率曲線に基づいて、取得することができる（「Katayose, Yasuko」等により発表された「“Metabolic rate and fuel utilization during sleep assessed by whole-body indirect calorimetry. ” Metabolism 58.7 (2009): 920-926」を参照されたい）。注意すべきこととして、上記の計算は、可能な実施方案を提供するためのものであり、本発明はこれに限定されない。
【００１９】
温覚指標（Ｉ）は、使用している環境の状態によってもたらされる大部分の使用者の温覚を示す。それぞれの環境状態の快適レベルは異なるが、基本的に、傾向は同じである。つまり、環境が変化して、主観感覚が暑くなった時、温覚指標（Ｉ）は、より暑くなる傾向を反映する。
【００２０】
ステップＳ２において、生理状態モジュール２０は、使用者の生理状態を感知して、生理状態パラメータ（Ｐｓ）の値を取得する。医学研究に基づくと、自律神経系の交感および副交感の活動強度は、人間の快適レベルに関連する。より快適な状態では、交感強度が弱まり、副交感強度が強まる。この傾向は、睡眠中にも存在する。そのため、生理状態パラメータ（Ｐｓ）は、基本的に、交感または副交感の活動強度を反映する必要がある。脳波または心拍の変動パラメータが応用に適している。１つの実施形態において、生理状態パラメータ（Ｐｓ）は、心拍変動（heart rate variability, HRV）のＲＲパラメータ、トータルパワー（total power, TP）、高周波成分（high frequency power, HF）、低／高周波数成分比（low/high frequency power ratio, LF/HF）、脳波のα波強度、β波強度、およびδ波強度のうちの１つであってもよい。詳しく説明すると、β波強度は、交感強度に対して正比例する。心拍変動の高周波成分は、副交感強度に対して正比例する。低／高周波数成分比は、交感強度に対して正比例する。
【００２１】
ステップＳ１およびステップＳ２において、サンプル時間周期を設定し、パラメータデータの取り出し（fetching）を行うことができる。例えば、１５秒毎に１回、感知と計算を行って、温覚指標（Ｉ）の値および生理状態パラメータ（Ｐｓ）の値を生成し、その値を分析モジュール３０の保存ユニット３２に送信して、保存することができる。ステップＳ３において、複数のサンプルデータを収集した後、計算ユニット３４は、保存ユニット３２に保存された温覚指標（Ｉ）の値および生理状態パラメータ（Ｐｓ）の値を取り出して、回帰分析を実行し、温覚指標の最適値（Ｉｂ）を計算する。
【００２２】
睡眠は、急速眼球運動（rapid eye motion, REM） から非急速眼球運動（nonrapid eye motion, NREM）に変化して、急速眼球運動に戻るといった周期的変動を有する。 交感活動と副交感活動の強度は、睡眠周期Ｔとともに変化する。脳波および心拍変動パラメータ等の生理状態パラメータ（Ｐｓ）の値も睡眠周期Ｔとともに変化する。そのため、より精密な分析を行うためには、生理状態パラメータ（Ｐｓ）の値に対する睡眠周期Ｔの影響を排除する必要がある。１つの実施形態において、本発明が提供する睡眠環境制御方法は、さらに、ステップＳ５を含む：使用者の睡眠周期Ｔを識別して、生理状態パラメータ（Ｐｓ）の値に対する睡眠周期Ｔの影響を排除する。詳しく説明すると、ステップＳ５は、以下のステップを含む。
【００２３】
ステップＳ５１：使用者の生理状態を感知して、補助生理信号パラメータ（Ｐａ）の値を取得する。
【００２４】
ステップＳ５２：補助生理信号パラメータ（Ｐａ）の値に基づいて、少なくとも１つの使用者の睡眠周期Ｔを取得するとともに、少なくとも１つの睡眠周期Ｔに対応する生理状態パラメータ（Ｐｓ）の複数の値および温覚指標（Ｉ）の複数の値を取得する。
【００２５】
ステップＳ５３：生理状態パラメータ（Ｐｓ）の値と温覚指標（Ｉ）の値を平均して、少なくとも１つの睡眠周期Ｔに対応する生理状態パラメータ（Ｐｓ）の平均値および温覚指標（Ｉ）の平均値をそれぞれ取得する。
【００２６】
ステップＳ５１において、補助生理信号パラメータ（Ｐａ）は、生理状態モジュール２０により取得することができる。ステップＳ５２において、補助生理信号パラメータ（Ｐａ）を分析モジュール３０に送信することができ、分析モジュール３０は、補助生理信号パラメータ（Ｐａ）の値に基づいて、少なくとも１つの使用者の睡眠周期Ｔを取得する。そして、分析モジュール３０は、保存ユニット３２から少なくとも１つの睡眠周期Ｔに対応する生理状態パラメータ（Ｐｓ）の値および温覚指標（Ｉ）の値を取得する。ここで、補助生理信号パラメータ（Ｐａ）は、心拍変動（ＨＲＶ）のＲＲパラメータ、α波強度、およびδ波強度のうちの１つであってもよい。１つの実施形態において、補助生理信号パラメータ（Ｐａ）は、心拍変動（ＨＲＶ）のＲＲパラメータである。図３は、本発明の１つの実施形態に係る心拍変動のＲＲパラメータと睡眠時間の間の関係を概略的に示したものである。２つの睡眠周期Ｔ間の移行期間におけるＲＲパラメータの値は、局部最小値に達する。これに基づいて、２つの隣接する最小値間の時間間隔を観察する。一般的に、睡眠周期Ｔは、約６０分〜１２０分の長さである。２つの最小値間の時間間隔の長さがこの範囲内にある場合、時間間隔を合理的に睡眠周期Ｔとして考慮することができる。そうでなければ、時間間隔内のデータを除去する。図３を例に挙げると、睡眠周期は、ＲＲパラメータの分析に基づき、それぞれＴ１、Ｔ２、およびＴ３である。別の実施形態において、補助生理信号パラメータ（Ｐａ）は、脳波のδ波強度であってもよい。図４は、本発明の１つの実施形態に係る脳波のδ波強度と睡眠時間の関係を概略的に示したものである。図４からわかるように、脳波のδ波強度は、心拍変動（ＨＲＶ）のＲＲパラメータと類似する反応を示し、睡眠周期Ｔを決定するために使用することができる。そして、分析モジュール３０は、さらに、保存ユニット３２から各睡眠周期Ｔに対応する生理状態パラメータ（Ｐｓ）の値および温覚指標（Ｉ）の値を見つけ出す。ステップＳ５３において、分析モジュール３０は、睡眠周期Ｔに対応する生理状態パラメータ（Ｐｓ）の値と温覚指標（Ｉ）の値を平均することにより、それぞれ睡眠周期Ｔの生理状態パラメータ（Ｐｓ）の平均値および温覚指標（Ｉ）の平均値を取得する。
【００２７】
ステップＳ３において、回帰分析を行う。温覚指標（Ｉ）の複数の値および生理状態パラメータ（Ｐｓ）の複数の値を収集した後、回帰分析を実行して、温覚指標の最適値（Ｉｂ）を計算する。睡眠周期を考慮すると、ステップＳ３の回帰分析は、さらに、ステップＳ３１を含む：温覚指標（Ｉ）の複数の平均値および生理状態パラメータ（Ｐｓ）の複数の平均値を収集した後、回帰分析を実行し、温覚指標（Ｉ）の複数の平均値および生理状態パラメータ（Ｐｓ）の複数の平均値に基づいて、温覚指標の最適値（Ｉｂ）を取得する。図５は、本発明の１つの実施形態に係る生理状態パラメータ（Ｐｓ）および温覚指標（Ｉ）に基づく回帰分析から得た回帰関数曲線を概略的に示したものである。図５の実施形態において、温覚指標（Ｉ）は、予測平均温冷感（ＰＭＶ）の指数である。回帰分析は、二次関数を回帰関数として使用する。図５は、４人の異なる使用者の結果を示したものであり、データは、各使用者に対し４泊の睡眠中に収集したものである。ステップＳ５を用いて、生理状態パラメータ（Ｐｓ）に対する睡眠周期Ｔの影響を排除する。図５における各点は、１つの睡眠周期Ｔに対応する生理状態パラメータ（Ｐｓ）の平均値および温覚指標（Ｉ）の平均値を示す。ここで、温覚指標（Ｉ）の値が比較的大きい時は、比較的暑い状態を示す。温覚指標（Ｉ）の値が比較的小さい時は、比較的寒い状態を示す。図５の実施形態では、副交感強度に対して正比例する心拍変動（ＨＲＶ）のＨＦパラメータを生理状態パラメータ（Ｐｓ）として使用する。そのため、生理状態パラメータ（Ｐｓ）の値が比較的高い時は、使用者が比較的快適な状態にあることを示す。生理状態パラメータ（Ｐｓ）の値が比較的低い時は、使用者が比較的快適ではない状態にあることを示す。そのため、温覚指標の最適値（Ｉｂ）は、回帰分析から取得した回帰関数の最大点に対応する。図６は、本発明の別の実施形態に係る生理状態パラメータ（Ｐｓ）および温覚指標（Ｉ）に基づく回帰分析から得た回帰関数曲線を概略的に示したものである。図６の実施形態において、副交感強度に対して正比例する脳波のα波強度を生理状態パラメータ（Ｐｓ）として使用する。ピアース２ノードモデルにおけるＴＳＥＮＳ指数を温覚指標（Ｉ）として使用する。図６の実施形態において使用する生理状態パラメータ（Ｐｓ）および温覚指標（Ｉ）は、図５の実施形態とは異なるが、快適レベルおよび熱感知に関する解釈は類似する。使用者Ｅの結果は、図６に示した通りである。二次回帰関数の最大点は、およそＩ＝０．７の所にある。これは、使用者Ｅの温覚指標の最適値（Ｉｂ）が０．７であることを示す。また、他の実施形態において、生理状態パラメータ（Ｐｓ）は、交感強度に対して正比例するパラメータであってもよい。この場合、温覚指標の最適値（Ｉｂ）は、回帰関数の最大点に対応する。
【００２８】
さらに精確な温覚指標の最適値（Ｉｂ）を取得するため、温覚指標の最適値（Ｉｂ）を計算するステップＳ３は、さらに、データ点の数が予め設定した閾値よりも多い場合にのみ回帰分析を行うステップを含むことができる。１つの実施形態において、保存ユニット３２が少なくとも５組の生理状態パラメータ（Ｐｓ）と温覚指標（Ｉ）の値を保存した時のみ、計算ユニット３４が回帰分析を実行して、温覚指標の最適値（Ｉｂ）を計算する。しかしながら、サンプリングの最小数は、これに限定されない。さらに、温覚指標の最適値（Ｉｂ）を計算するステップＳ３は、さらに、回帰分析の相関係数が閾値よりも大きいか、それに等しい時にのみ温覚指標の最適値（Ｉｂ）を計算し、回帰分析の相関係数が閾値よりも小さい時に生理状態パラメータ（Ｐｓ）の値および温覚指標（Ｉ）の値を収集し続けるステップを含むことができる。１つの実施形態において、相関係数の閾値は、０．８に設定される。
【００２９】
また、図５に示すように、最も快適な状態（温覚指標の最適値（Ｉｂ））は、各使用者に対して異なる。その後、ステップＳ４を実行する：制御モジュール４０は、制御モジュール４０が受信した温覚指標の最適値（Ｉｂ）に基づいて、環境状態設定パラメータ（Ｐｅｓ）の値を調整する。詳しく説明すると、複数の環境状態パラメータ（Ｐｅ）から温覚指標（Ｉ）の値を生成する。環境状態設定パラメータ（Ｐｅｓ）を調整するステップＳ４は、さらに、ステップＳ４１を含むことができる：複数の環境状態パラメータ（Ｐｅ）から制御可能なパラメータを環境状態設定パラメータ（Ｐｅｓ）として選択し、温覚指標（Ｉ）の値をもたらす制御可能なパラメータの値を計算して、温覚指標の最適値（Ｉｂ）に近付ける。
【００３０】
以下、本発明の睡眠環境制御方法に基づく実験例について説明する。
【００３１】
実験例１
【００３２】
図２および図５を参照すると、予測平均温冷感（ＰＭＶ）指数を温覚指標（Ｉ）として使用する。予測平均温冷感（ＰＭＶ）は、気温、相対湿度、風速、平均放射温度、使用者の衣服または寝具の布の耐熱性、および人体の代謝率の６つのパラメータの関数である。布の耐熱性および人体の代謝率を使用者のパラメータ（Ｐｕ）として使用し、気温、相対湿度、風速、および平均放射温度を環境状態パラメータ（Ｐｅ）として使用する。使用者Ａの着衣は半袖半ズボンであり、ベッドは敷布団で、掛け布団は薄い。使用者Ａの身体がベッドと掛け布団で覆われる割合は、約６０％である。布の熱抵抗合計は、布の熱抵抗表に基づき、０．２８２℃・m2／Ｗである。睡眠時間および基礎代謝率データに基づくと、使用者Ａの身体代謝率は、この時、約３８ワット／m2である。サンプリング間隔を１５分に設定する。室内の相対湿度は、５５％である。平均放射温度は、２７℃である。室内には扇風機がなく、自然対流とエアコンの空気流により生じる風速を０．１ｍ／ｓと仮定する。この環境における気温は、制御可能なパラメータである。上記のデータに基づくと、使用者Ａの温覚指標の最適値（Ｉｂ）は、-０．２である。そして、気温（整数の度）を２５℃に設定した時、温覚指標（Ｉ）の値は、使用者Ａの温覚指標の最適値（Ｉｂ）に比較的近い。そのため、制御モジュール４０は、エアコンに制御信号を送信して、気温を２５℃に設定した後、次のサンプリング時間まで待機する。睡眠環境制御システム１がシャットダウンするまで、上記の動作を繰り返す。
【００３３】
実験例２
【００３４】
実験例１から引き続いて、使用中の環境が扇風機を有すると仮定する。扇風機は、オンとオフの２つの制御状態のみを有する。扇風機の電源をオンにした時、使用者Ａの身体に対する平均風速を０．１ｍ／ｓと仮定する。この場合、環境状態パラメータ（Ｐｅ）のうち制御可能なパラメータは、風速と気温である。この状況において、制御モジュール４０は、温覚指標の値が温覚指標の最適値に比較的近い最適パラメータの組み合わせを見つけるために、制御可能なパラメータの全ての可能な組み合わせを評価する。例えば、最適な組み合わせが〔気温が２６℃、扇風機がオン〕であると仮定すると、上記の組み合わせに基づく制御信号がエアコンと扇風機に送信される。
【００３５】
本発明の睡眠環境制御方法は、複数の使用者の環境に適用することができる。図７を参照されたい。ステップＳ４は、さらに、ステップＳ４２を含む：温覚指標の複数の最適値（Ｉｂ）に基づいて、最小二乗法のペナルティ関数の最小値（Ｐmin）を取得する。そして、ステップＳ４３を実行する：ペナルティ関数の最小値（Ｐmin）に対応する環境状態に基づいて、環境状態設定パラメータ（Ｐｅｓ）を調整する。例えば、図５を参照されたい。使用者Ａおよび使用者Ｄがいずれも同じ部屋にいると仮定する。使用者Ａの温覚指標の最適値（Ｉｂ）は、-０．２であり、使用者Ｄの温覚指標の最適値（Ｉｂ）は、０．４である。最小二乗法を用いて、使用者Ａと使用者Ｄの中間状態を取得する。ペナルティ関数（Ｐ）は、以下のように定義される。
【００３６】
[数１]
Ｐ＝（ＩA−ＩｂA）2＋（ＩD−ＩｂD）2
【００３７】
式中、ＩDは、使用者Ａの温覚指標の値を示し、ＩｂAは、使用者Ａの温覚指標の最適値を示し、ＩDは、使用者Ｄの温覚指標の値を示し、ＩｂDは、使用者Ｄの温覚指標の最適値を示す。
【００３８】
この環境において、気温が制御可能なパラメータであると仮定する。睡眠中の各サンプリング瞬間において、異なる気温（２０〜３０の整数の摂氏度）に対応するペナルティ関数値（Ｐ）を計算し、ペナルティ関数の最小値（Ｐmin）およびそれに対応する気温を識別する。そして、制御モジュール４０は、上記の気温に基づく制御信号をエアコンに送信する。
【００３９】
また、本発明の睡眠環境制御方法は、睡眠時間に対して段階を区切るために適用してもよい。時間の各段階は、睡眠周期の長さ（約６０〜１２０分）よりも短くない。１つの実施形態において、睡眠段階は、睡眠初期（０〜２．５時間）、睡眠中期（２．５〜５時間）、および睡眠後期（５時間後）に区切ることができる。各睡眠段階は、本実施形態の睡眠環境制御方法をそれぞれ繰り返し実行する。その結果、睡眠環境制御システムの性能を向上させるのに役立つ。その理由として、入力としての使用者のパラメータ（Ｐｕ）（例えば、人体の代謝率）は、比較的大きな不確定性を有するため、推定値に誤差が生じやすいためである。使用者のパラメータ（Ｐｕ）の値は、睡眠時間とともに変化するが、特定の時間間隔の間はある特定の範囲内に大体維持することができる。そのため、睡眠時間をより小さな段階に区切る場合、各段階における使用者のパラメータの全値の変動は、あまり変わらない。このように、使用者のパラメータの推定値の誤差は、およそ一定とみなされる。さらに言及すると、これらの誤差がおよそ一定である場合、誤差が回帰分析における相関性を大幅に下げることはない。本発明の睡眠環境制御方法は、依然として環境を最も快適な状態に調整することができる。
【００４０】
本発明の睡眠環境制御システムおよび方法は、整理状態パラメータを使用して、睡眠中の快適レベルを評価し、温覚指標を１つの指標として使用して、熱感知を評価する。収集した測定データおよび回帰分析を使用して、生理状態パラメータと温覚指標の間の相関関数を確立し、生理状態パラメータに生じる睡眠周期の影響を排除する。相関関数を使用して、最も快適な状態における生理状態パラメータの値に対応する温覚指標の最適値を見つけ出す。そして、温覚指標の値に影響を与える可能性のある環境状態および使用者のパラメータの制御不可能なパラメータを測定または推定し、その中の制御可能なパラメータの値を調整することによって、温覚指標の実際の値を温覚指標の最適値に近付けて、睡眠中に快適な熱感知を有する要求を満たすことができる。ここで提供した実施形態は、単に特徴および性能を説明するための例であり、本発明の範囲を限定するものではない。
【００４１】
以上のごとく、この発明を実施形態により開示したが、もとより、この発明を限定するためのものではなく、当業者であれば容易に理解できるように、この発明の技術思想の範囲内において、適当な変更ならびに修正が当然なされうるものであるから、その特許権保護の範囲は、特許請求の範囲および、それと均等な領域を基準として定めなければならない。
【産業上の利用可能性】
【００４２】
本発明は、快適な睡眠状態を確立して使用者の睡眠経験を向上させるために適用することのできる制御システムおよび方法に関するものである。
【符号の説明】
【００４３】
１  睡眠環境制御システム
１０  温覚指標モジュール
２０  生理状態モジュール
３０  分析モジュール
３２  保存ユニット
３４  計算ユニット
４０  制御モジュール
Ｉ  温覚指標
Ｉｂ  温覚指標の最適値
Ｐ  ペナルティ関数
Ｐmin  ペナルティ関数の最小値
Ｐａ  補助生理信号パラメータ
Ｐｅ  環境状態パラメータ
Ｐｅｓ  環境状態設定パラメータ
Ｐｓ  生理状態パラメータ
Ｐｕ  使用者のパラメータ
Ｔ、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３  睡眠周期
Ｓ１、Ｓ１１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ３１、Ｓ４、Ｓ４１、Ｓ４２、Ｓ４３、Ｓ５、Ｓ５１、Ｓ５２、Ｓ５３  ステップ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【外国語明細書】
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