(57)【要約】【課題】測定装置で得られた測定データから被測定者の行動を類別と、その行動における運動強度の代表値を求めるができ、その結果被測定者に生活習慣の改善を図るために役立つ行動情報を提示することが可能な活動量計測システムを提供することにある。【解決手段】データ処理装置２は、時刻暦に関連付けてある歩数或いは運動強度の測定データを通信により測定装置１から取得して、該測定データから行動を類別し、該類別された行動の運動強度若しくは歩数を算出する。【選択図】図１
2008086479.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被測定者の歩数及び被測定者の運動強度を測定する測定手段及び該測定手段から得られる歩数及び運動強度の測定データを時刻暦に関連付けて記憶する記憶手段を有する測定装置と、
時刻暦に関連付けてある前記歩数或いは前記運動強度の測定データを通信により前記測定装置から取得して、該測定データから行動を類別する行動類別手段を有し、該類別された行動の運動強度若しくは歩数を算出するデータ処理装置とを備えていることを特徴とする活動量計測システム。
【請求項２】
前記行動類別手段は、予め類別抽出対象の行動を特徴付ける運動強度或いは歩数の代表値を基準値として記憶し、該基準値に対応する運動強度或いは歩数代表値を前記測定データから求めて、この求めた代表値と前記基準値とを比較して行動の類別を抽出することを特徴とする請求項１記載の活動量計測システム。
【請求項３】
前記行動類別手段は、時間枠を設けて前記測定データから各時間枠における運動強度の代表値を求め、各時間枠に対応付けて記憶してある前記基準値とを比較して行動の類別を抽出することを特徴とする請求項２記載の活動量計測システム。
【請求項４】
前記行動類別手段は、歩数或いは運動強度の測定データをクラスター分析するとともに、各種の行動を特徴付ける運動強度或いは歩数の基準となる代表値に対してクラスター分析を行い、両クラスター分析の結果の類似性の比較から行動の類別を抽出することを特徴とする請求項１の活動量計測システム。
【請求項５】
前記データ処理装置は、前記データ処理装置には、前記被測定者の社会的な個人特性に関連付けられたカレンダーを作成して、該カレンダーデータに基づき、類別する行動の基準となる代表値を設定する手段を備え、前記行動類別手段は、設定された該代表値を行動の類別抽出に用いる前記基準値とすることを特徴とする請求項２乃至４の何れか記載の活動量計測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、活動量計測システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば歩数等から消費エネルギを予測することにより、健康管理を目的とするものや、加速度及び角加速度センサの情報を用いて人体の行動を分類することにより、消費エネルギを算出する運動測定装置（例えば特許文献１に開示）が提供されている。
【特許文献１】特開２００２−２６３０８６号公報（段落００１７〜００２０）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、上述の歩数等から消費エネルギを予測することにより、健康管理を目的とするものでは、歩行状態データを蓄積するようにはなっていなかった。
【０００４】
また、特許文献１に開示されている運動測定装置では、歩数のみを用いて消費エネルギを算出するために、歩行時も走行時も同じ歩数であれば算出される消費エネルギは同じ値となってしまうという問題があった。かように歩行や、走行など行動の類別と運動強度との関係を被測定者に提示することができなかった。
【０００５】
本発明は、上述の点に鑑みて為されたもので、その目的とするところは、測定装置で得られた測定データから被測定者の行動を類別と、その行動における運動強度の代表値を求めるができ、その結果被測定者に生活習慣の改善を図るために役立つ行動情報を提示することが可能な活動量計測システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述の目的を達成するために、請求項１の発明では、被測定者の歩数及び被測定者の運動強度を測定する測定手段及び該測定手段から得られる歩数及び運動強度の測定データを時刻暦に関連付けて記憶する記憶手段を有する測定装置と、時刻暦に関連付けてある前記歩数或いは前記運動強度の測定データを通信により前記測定装置から取得して、該測定データから行動を類別する行動類別手段を有し、該類別された行動の運動強度若しくは歩数を算出するデータ処理装置とを備えていることを特徴とする。
【０００７】
請求項１の発明によれば、測定装置で得られた測定データから被測定者の行動を類別するとともに、類別された行動毎における運動強度或いは歩数を求めることができ、それにより各行動毎における運動強度や歩数が生活習慣の改善を図るのに必要な目標値等に達しているいるか否かなどの判断材料を提示することができる。
【０００８】
請求項２の発明では、請求項１の発明において、前記行動類別手段は、前記測定データから行動を特徴付ける運動強度の代表値を抽出し、該代表値と、予め設定されている類別抽出対象の行動を特徴付ける運動強度の代表値からなる基準値とを比較して行動の類別を抽出することを特徴とする。
【０００９】
請求項２の発明によれば、行動の類別を、測定データから求めた運動強度の代表値と、予め記憶してある基準値と比較するだけで、簡単に抽出することができる。
【００１０】
請求項３の発明では、請求項２の発明において、前記行動類別手段は、時間枠を設けて前記測定データから各時間枠における運動強度の代表値を求め、各時間枠に対応付けて記憶してある前記基準値とを比較して行動の類別を抽出することを特徴とする。
【００１１】
請求項３の発明によれば、行動の類別抽出の精度を向上させることができる。
【００１２】
請求項４の発明では、請求項１の発明において、前記行動類別手段は、歩数或いは運動強度の測定データをクラスター分析するとともに、各種の行動を特徴付ける運動強度或いは歩数の基準となる代表値に対してクラスター分析を行い、両クラスター分析の結果の類似性の比較から行動の類別を抽出することを特徴とする。
【００１３】
請求項４の発明によれば、クラスター分析によって、行動の類別の抽出が行え、測定データの代表値の算出などを必要としない。
【００１４】
請求項５の発明では、請求項２乃至４の何れかの発明において、前記データ処理装置は、前記データ処理装置には、前記被測定者の社会的な個人特性に関連付けられたカレンダーを作成して、該カレンダーデータに基づき、類別する行動の基準となる代表値を設定する手段を備え、前記行動類別手段は、設定された該代表値を行動の類別抽出に用いる前記基準値とすることを特徴とする。
【００１５】
請求項４の発明によれば、カレンダーに反映させた社会的な個人特性から被測定者がとりえない行動など類別対象外の行動によるノイズを除去することができ、行動の抽出精度を向上させることができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明は、測定装置で得られた測定データから被測定者の行動を類別するとともに、類別された行動毎における運動強度或いは歩数を求めることができ、それにより各行動毎における運動強度や歩数が生活習慣の改善を図るのに必要な目標値等に達しているいるか否かなどの判断材料を提示することができるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下本発明を一実施形態により説明する。
【００１８】
図１は本発明の活動量計測システムの一実施形態を示し、本実施形態は図示するように被測定者の歩数及び運動強度を測定するための測定装置１と、この測定装置１との間でデータの授受を行い、測定装置１で測定した歩数、運動強度の測定データに基づいて運動強度（或いは歩数）の代表値の算出等の演算処理を行うデータ処理装置２とで構成される。
【００１９】
測定装置１は、被測定者が携行できる大きさに形成された本体(図示せず）に、被測定者の動きに応じて加速度を検出する加速度センサ１０、測定装置１での信号処理や制御のためのＣＰＵからなる演算処理部１１、読み書き自在なメモリ部１２ａ、１２ｂ、歩数等の測定データを表示するための表示部１３、データ処理装置２との間でデータ授受を行うために設けた例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）等の汎用の通信部１４と、時刻発生部１５と、測定装置１の動作電源を得るための二次電池や一次電池からなる電池電源（図示せず）等を備えている。
【００２０】
演算処理部１１は、加速度センサ１０が検出する例えば上下方向の加速度から歩数をカウントし、また加速度の大きさから運動強度を算出する歩数・強度算出機能を備え、この機能と加速度センサ１０とで測定手段を構成する。また演算処理部１１にはメモリ部１２ａ、１２ｂに対する読み書きの制御、通信部１４の送受信の制御、表示部１３の制御の機能を備えている。
【００２１】
データ処理装置２は、例えば、活動量計測システムのデータ処理に対応したアプリケーションソフトを実行する汎用のパーソナルコンピュータによって構成されるもので、パーソナルコンピュータとして備えている外部記憶装置２０、ＵＳＢ等の通信部２１、演算処理部２２，入力部２３、ディスプレイ装置からなる表示部２４を利用しており、外部記憶装置２０には活動量計測システムとして必要な個人特性データ（被測定者の身長、体重、性別、年齢、職業等、個人ＩＤ、使用する機器ＩＤ）、更に被測定者の行動を類別抽出するために必要な類別対象としている各行動の運動強度（或いは歩数）の代表値、例えば平均値、標準偏差、最大強度（最大歩数）、最小強度（最小歩数）、最大強度（最大歩数）と最小強度（最小歩数）との差、継続する時間の幅などにより行動の波形を特徴付けるパラメータを基準値として記憶している。尚行動が継続する時間幅は行動により異なるため、例えば５分を最小単位として２時間までの５分単位の時間枠で上述の代表値を記憶している。
【００２２】
図２は類別する行動の波形例を示し、（ａ）は卓球・テニスのような行動の運動強度の変化波形、（ｂ）は買物のような行動の運動強度の変化波形、（ｃ）はウォーキングのような行動の運動強度の変化波形を示し、図中縦軸は運動強度の大きさを、横軸は時間を夫々示す。
【００２３】
次に本実施形態の活動量計測システムについて説明する。
【００２４】
まず、被測定者が携行する測定装置１のメモリ部１２ｂには、データ処理装置２でデータベースＤＢに登録されている当該被測定者に対応した個人ＩＤ、機器ＩＤの各データをデータ処理装置２から通信部１４を用いた通信により取得して格納しているものとする。また歩数や、運動強度の算出に必要な演算用係数もメモリ部１２ｂに格納しているものとする。
【００２５】
このように被測定者は、一日の内の行動期間（活動期間）中、当該測定装置１を装着携行して行動する。これにより被測定者の動きに応じた加速度が加速度センサ１０により検出され、その加速度データに基づいて演算処理部１１は歩数と運動強度を算出し、その算出した結果を夫々の測定データとしてメモリ部１２ａに逐次保存するとともに、時刻発生部１５から取得する時刻データに測定データを対応付けた時刻暦データをメモリ部１２ａに記憶させる。このようにして被測定者の行動に伴う歩数や運動強度のデータが時刻暦データとともに、メモリ部１２ａに蓄積されることになる。
【００２６】
そして、例えば一日の行動が終了した時点で、被測定者は、測定装置１の通信部１４をデータ処理装置２の通信部２１に通信ケーブル（図示せず）により接続して、演算処理部１１及びデータ処理装置２の演算処理部２２の制御下で通信を行わせることで、メモリ部１２ａに記憶されている時刻暦データ及び測定データを個人ＩＤ及び機器ＩＤのデータとともにデータ処理装置２に転送させる。
【００２７】
データ処理装置２では、演算処理部２２の制御下で、測定装置１から送られてきた個人ＩＤ及び機器ＩＤの認証を行い、この認証後、通信により取得した時刻暦データ及び測定データを当該個人ＩＤに対応する被測定者のデータとしてデータベースＤＢの保存する処理を行う。
【００２８】
また演算処理部２２の制御下で、例えば表示部２４にはデータ処理のための操作画面が表示されており、被測定者は、表示部２４の表示された操作画面に基づいて入力部２３を操作し、演算指示を行う。
【００２９】
この演算指示があると、演算処理部２２は被測定者の行動類別抽出のための手段としてまず測定装置１から転送させてきた歩数及び運動強度のデータ並びに時刻暦データから、行動抽出のために例えば運動強度データの時間暦を５分毎と、１０分毎というように時間窓を定め、２時間までの窓単位について、各時間枠単位基準値と対応する代表値を運動強度データから算出する。次にこの算出した代表値とデータベースＤＢに記憶してある各行動毎の基準値とを比較し、算出した代表値が各時間枠の基準値を越えているかをチェックする。そしてどの行動の類別を決定する係数として、各時間枠における基準値と測定データから求めた代表値との残差が全て所定値範囲（運動強度での残差であれば例えば±１ＭＥＴｓ）内であれば、その２時間の窓枠単位での行動の類別を決定抽出する。
【００３０】
この類別抽出した後、演算処理部２２は抽出した行動における運動強度の平均値或いは歩数の平均値を算出し、この算出結果を更にデータベースＤＢに登録している運動目標基準値と比較し、行動が運動目標基準値に達しているか否かの判断を行い、その判断結果を表示部２４に表示する。この場合行動毎に算出した歩数の平均値或いは運動強度の平均値をも合わせて表示する。被測定者はこの表示を今後の行動の指標として生活習慣の改善を図ることができるのである。
【００３１】
尚上述の測定データから求めた代表値と、基準値との残差を求める方法以外に、クラスター分析によって行動の類別抽出を行っても良い。
【００３２】
この場合、演算処理部２２は、例えばクラスター分析のパラメータを上述の２時間の窓枠内の各時間枠毎の運動強度を用い、例えば測定データから求めた各窓枠内の時間枠毎のの運動強度のユークリッド距離を求めて、その距離が近いものがあれば、同じクラスターとする。同様にデータベースＤＢに記憶している各行動に対応する基準値についてもクラスター分析を行ってユークリッド距離を求め、両クラスター分析の結果を比較して基準値側で求めたユークリッド距離に近い測定データ側のクラスターを当該基準値に対応する行動であると判定し、類別抽出を行うのである。
【００３３】
また、データ処理装置２において、演算処理部２２の制御下で、図３に示すような入力画面を用いて、被測定者自身が居住地、職業、職種、家族構成等の個人特性データを入力することでデータベースＤＢに登録し、且つ被測定者毎に、その社会的な個人特性に対応した図４に示すようにカレンダーＡのデータ作成を行うことができるようにするとともに、個人特性データやカレンダーＡのデータに基づいて、類別する行動の上述する代表値を定めてデータベースＤＢに記憶するようにしても良い。これにより演算処理部２２が上述の行動の類別抽出するときに、当該被測定者が勤務中の平日にとりえない行動や、或いは自転車や乗り物を通勤時に利用する場合になどにとりえない行動等は、類別対象外の行動として判定し、ノイズによる行動を除去し、行動の類別抽出の精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】一実施形態のシステム構成図である。
【図２】一実施形態のデータ処理装置において類別抽出する行動の運動強度の変化波形例図である。
【図３】一実施形態のデータ処理装置の表示部で表示される個人特性データ入力画面の表示例図である。
【図４】一実施形態のデータ処理装置の表示部で表示されるカレンダーデータ作成用画面の表示例図である。
【符号の説明】
【００３５】
１  測定装置
１０  加速度センサ
１１  演算処理部
１２ａ，１２ｂ  メモリ部
１３  表示部
１４  通信部
１５  時刻発生部
２  データ処理装置
２０  外部記憶装置
２１  通信部
２２  演算処理部
２３  入力部
２４  表示部
ＤＢ  データベース
【図１】
2008086479.tif 000003
【図２】
2008086479.tif 000004
【図３】
2008086479.tif 000005
【図４】
2008086479.tif 000006