(57)【要約】【課題】早期かつ確実に人の異変を発見することができる行動パターン異変監視システムを提供する。【解決手段】データ処理部２６は、住居システム１０によりネットワーク１４を介して送信された生活行動データに基づいて行動パターン記号列を導出し、その導出された行動パターン記号列に基づいて日常行動パターン群を導出する。また、住居システム１０によりネットワーク１４を介して送信された観測日における生活行動データに基づいて観測日における行動パターン記号列を導出し、導出された観測日における行動パターン記号列と導出された日常行動パターン群とを比較して類似度を計測し、観測日における行動パターンが日常的であるか否かの判定を行ない、その判定結果をネットワーク１６を介して端末１〜３に送信し出力させる。【選択図】  図１
2004206401.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人感センサの反応に基づいて検出される人の移動場所及び時間を含む生活行動データを複数日分記憶する生活行動データ記憶手段と、
前記生活行動データ記憶手段により記憶されている複数日分の生活行動データに関して、それぞれの日の行動パターン記号列を導出する行動パターン記号列導出手段と、
前記行動パターン記号列導出手段により導出される行動パターン記号列に基づいて日常行動パターン群を導出する日常行動パターン導出手段と、
前記日常行動パターン導出手段により導出される日常行動パターン群に基づいて日常行動パターンの組み合わせを導出する日常行動パターン組み合わせ導出手段と、
前記行動パターン記号列導出手段により導出される観測日の行動パターン記号列と、前記日常行動パターン組み合わせ導出手段により導出される日常行動パターンの組み合わせとを比較する比較手段と、
前記比較手段による比較結果に基づいて観測日における行動パターンが日常行動パターンであるか否かの判定を行う判定手段と、
前記判定手段による判定結果を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする行動パターン異変監視システム。
【請求項２】
前記行動パターン記号列導出手段は、所定時間中において特定の場所に滞在したか否かを判定し、前記特定の場所に滞在したと判定された場合には前記特定の場所を所定時間中における滞在場所とし、前記特定の場所に滞在していなかったと判定された場合には前記所定時間中において最も長く滞在した場所を滞在場所とすることを特徴とする請求項１記載の行動パターン異変監視システム。
【請求項３】
前記日常行動パターン導出手段は、前記行動パターン記号列導出手段により導出される所定の曜日の行動パターン記号列に基づいて所定の曜日の日常行動パターン群を導出することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の行動パターン異変監視システム。
【請求項４】
前記日常行動パターン導出手段は、前記行動パターン記号列導出手段により導出される特定の時間帯の行動パターン記号列に基づいて特定の時間帯の日常行動パターン群を導出することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の行動パターン異変監視システム。
【請求項５】
前記日常行動パターン導出手段は、前記判定手段において日常行動パターンでないと判定された行動パターンの行動パターン記号列を含む行動パターン記号列に基づいて日常行動パターン群を導出することを特徴とする請求項１〜請求項４の何れか一項に記載の行動パターン異変監視システム。
【請求項６】
前記日常行動パターン導出手段において日常行動パターンとして導出された行動パターンの中の何れか一つ以上の行動パターンを除外することを特徴とする請求項１〜請求項５の何れか一項に記載の行動パターン異変監視システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、日常生活における人の滞在場所及び滞在時間のデータに基づいて行動パターンの異変を早期に発見するための行動パターン異変監視システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
独居高齢者の増加に伴い、このような高齢者の老人性鬱、自殺、慢性疾患、及び急病等による心身の変化を早期に発見し、このような高齢者が安全且つ健康な生活を維持するためのシステムが求められている。
【０００３】
従来、独居高齢者の異常事態を早期に発見するために、その高齢者の住居に人物検出センサを設置して、異変が起こりやすい場所に長時間滞在した場合に、異常信号を出力するシステムが存在する（例えば、特許文献１参照）。また、独居高齢者が異変が起こりやすい場所でない場所に長期滞在した場合においても、異常事態を早期に発見するために、独居高齢者の住居の所要箇所に感熱サンサを設置して、その感熱センサにより検出された高齢者の滞在場所及び滞在時間のデータに基づいてこの高齢者の日常生活行動となる指標を算出し、算出された指標と現在の行動に関する指標とを比較することにより、異変であるか否かの判定を行うシステムも存在する（例えば、特許文献２参照）。
【０００４】
【特許文献１】
特開平４−２２３３４号公報
【特許文献２】
特開２０００−９０３６６号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特許文献１に記載されている装置においては、異変が起こりやすい場所における滞在時間に限定し異変を判断するため、異変が起こりやすい場所以外での非日常的な行動を感知することができない。
【０００６】
また、特許文献２に記載されているシステムにおいては、類似性の比較に用いられる日常行動のパターンを１つに限定しているため、多様な日常行動パターンを持っている人若しくは日常行動パターンを限定できない人等の細かい変化及び異変を発見することができない。
【０００７】
この発明の課題は、早期かつ確実に人の異変を発見することができる行動パターン異変監視システムを提供することである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の行動パターン異変監視システムは、人感センサの反応に基づいて検出される人の移動場所及び時間を含む生活行動データを複数日分記憶する生活行動データ記憶手段と、前記生活行動データ記憶手段により記憶されている複数日分の生活行動データに関して、それぞれの日の行動パターン記号列を導出する行動パターン記号列導出手段と、前記行動パターン記号列導出手段により導出される行動パターン記号列に基づいて日常行動パターン群を導出する日常行動パターン導出手段と、前記日常行動パターン導出手段により導出される日常行動パターン群に基づいて日常行動パターンの組み合わせを導出する日常行動パターン組み合わせ導出手段と、前記行動パターン記号列導出手段により導出される観測日の行動パターン記号列と、前記日常行動パターン組み合わせ導出手段により導出される日常行動パターンの組み合わせとを比較する比較手段と、前記比較手段による比較結果に基づいて観測日における行動パターンが日常行動パターンであるか否かの判定を行う判定手段と、前記判定手段による判定結果を出力する出力手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
また、請求項２記載の行動パターン異変監視システムは、前記行動パターン記号列導出手段が所定時間中において特定の場所に滞在したか否かを判定し、前記特定の場所に滞在したと判定された場合には前記特定の場所を所定時間中における滞在場所とし、前記特定の場所に滞在していなかったと判定された場合には前記所定時間中において最も長く滞在した場所を滞在場所とすることを特徴とする。
【００１０】
この請求項１及び請求項２に記載の行動パターン異変監視システムによれば、所定時間中に例えば便所等の特定の場所に滞在した場合には、その特定の場所を滞在場所とし、所定時間中に特定の場所に滞在していない場合には、所定時間中に最も長く滞在した場所を滞在場所とするため、細かい変化に対応した行動パターン記号列を導出することができる。また、導出された行動パターン記号列に基づいて複数の日常行動パターンよりなる日常行動パターン群を導出し、更に、導出された日常行動パターン群に基づいて日常行動パターンの組み合わせを導出する。従って、多様な日常行動パターンを持っている人若しくは日常行動パターンを限定できない人等の行動パターンの変化及び異変を早期かつ確実に発見することができる。
【００１１】
また、請求項３記載の行動パターン異変監視システムは、前記日常行動パターン導出手段が前記行動パターン記号列導出手段により導出される所定の曜日の行動パターン記号列に基づいて所定の曜日の日常行動パターン群を導出することを特徴とする。
【００１２】
この請求項３に記載の行動パターン異変監視システムによれば、曜日別に行動パターンを分析し曜日毎の日常行動パターン群を導出する。従って、日常行動パターンが曜日毎に規則性のある人、例えば、曜日毎に規則正しく外出する用件がある人若しくは曜日毎に特定の予定がある人等に使用する場合に、このような人の行動パターンの変化及び異変を早期かつ確実に発見することができる。
【００１３】
また、請求項４記載の行動パターン異変監視システムは、前記日常行動パターン導出手段が前記行動パターン記号列導出手段により導出される特定の時間帯の行動パターン記号列に基づいて特定の時間帯の日常行動パターン群を導出することを特徴とする。
【００１４】
この請求項４に記載の行動パターン異変監視システムによれば、時間帯別に行動パターンを分析し時間帯別の日常行動パターン群を導出する。従って、日常行動パターンが例えば午前、午後等の特定の時間帯に規則性のある人等に使用する場合に、このような人の行動パターンの変化及び異変を早期かつ確実に発見することができる。
【００１５】
また、請求項５記載の行動パターン異変監視システムは、前記日常行動パターン導出手段が前記判定手段において日常行動パターンでないと判定された行動パターンの行動パターン記号列を含む行動パターン記号列に基づいて日常行動パターン群を導出することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項６記載の行動パターン異変監視システムは、前記日常行動パターン導出手段において日常行動パターンとして導出された行動パターンの中の何れか一つ以上の行動パターンを除外することを特徴とする。
【００１７】
この請求項５及び請求項６に記載の行動パターン異変監視システムによれば、日常行動パターン群の補正をすることができる。従って、生活環境の変化に伴い日常行動パターンが以前と比較して相違する人等に使用する場合に、高精度な日常行動パターン群を導出することができ、行動パターンが変化した人であっても、早期かつ確実に行動パターンの変化及び異変を発見することができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、この発明の第１の実施の形態について説明する。図１は、この発明の第１の実施の形態にかかる行動パターン異変監視システムを示すブロック構成図である。この図に示すように、行動パターン異変監視システムは、被験者の住居に設置されている住居システム１０、観測日における被験者の生活行動パターンが日常的であるか否かの判定を行うセンタ内管理サーバ１２、センタ内管理サーバ１２により判定される判定結果の表示を行う端末１〜３を備えている。住居システム１０とセンタ内管理サーバ１２は、ネットワーク１４を介して接続されており、センタ内管理サーバ１２と端末１〜３は、ネットワーク１６を介して接続されている。住居システム１０は、被験者がその場所に滞在しているか否かを検出する人感センサ１〜５を備えている。ここで、人感センサ１は玄関、人感センサ２は台所、人感センサ３は居間、人感センサ４は寝室、人感センサ５は便所にそれぞれ設置されている。
【００１９】
更に、住居システム１０は、被験者の移動場所及び時間を含む生活行動データの記憶を行なうと共にデータ通信制御を行なう住居内管理サーバ１８を備えている。住居内管理サーバ１８は、データ処理部２０、生活行動データ記憶部２２、及び通信制御部２４を備えている。データ処理部２０には、人感センサ１〜５より送信される被験者の移動場所及び時間を含む生活行動データが記憶されている生活行動データ記憶部２２が接続されている。また、データ処理部２０には、センタ内管理サーバ１２との間の通信制御を行う通信制御部２４が接続されている。
【００２０】
センタ内管理サーバ１２は、被験者の生活行動パターンに基づいて日常行動パターンを導出すると共に観測日の生活行動パターンが日常的であるか否かの判定を行なうデータ処理部２６を備えている。このデータ処理部２６には、住居システム１０により送信される生活行動データが記憶されている生活行動データ記憶部２８、行動パターン記号列が記憶されている行動パターン記号列記憶部２９、日常行動パターンが記憶されている日常行動パターン記憶部３０、並びに住居システム１０及び端末１〜３との間の通信制御を行う通信制御部３２が接続されている。なお、端末１〜３は、被験者の家族の住居、被験者の医者の住居、又は被験者の介護人の住居等に設置することが可能である。
【００２１】
次に、図２及び図３に示すフローチャートを参照して、第１の実施の形態にかかる行動パターン異変監視システムにおける異変監視処理について説明する。
【００２２】
まず、図２及び図３のフローチャートに示す処理の前に住居システム１０において収集された生活行動データがネットワーク１４を介してセンタ内管理サーバ１２に送信され記憶される。即ち、住居内管理サーバ１８に備えられているデータ処理部２０は、人感センサ１〜５の何れか１つの人感センサから信号を受信しているか否かの判定を行う。人感センサ１〜５の何れか１つの人感センサから信号を受信している場合には、被験者が住居内に滞在していると判定し、人感センサ１〜５より送信される信号に基づいて、被験者が同一の場所に３０秒以上滞在したか否かの判定を行う。被験者が同一の場所に３０秒以上滞在したと判定された場合には、被験者がその場所に滞在したとみなす。そして、その場所に移動する直前に滞在していた場所、及びその場所に移動する直前に滞在していた場所から現在の場所に移動した時間を、生活行動データとして生活行動データ記憶部２２に記憶させる。一方、被験者が同一の場所に３０秒以上滞在しなかった、若しくは被験者の外出が３０秒以上続いていないと判定された場合には、被験者がその場所に滞在していないとみなす。即ち、その場所に移動する直前に滞在していた場所に滞在し続けているとみなす。
【００２３】
一方、データ処理部２０は、人感センサ１〜５の何れの人感センサからも信号を受信していない場合には、人感センサ１〜５の何れの人感センサからも信号を受信しない状態になる直前に滞在していた場所が玄関であったか否かの判定を行う。何れの人感センサからも信号を受信しない状態になる直前に滞在していた場所が玄関であったと判定された場合には、いずれの人感センサからも信号を受信しない状態が３０秒以上継続しているか否かの判定を行う。何れの人感センサからも信号を受信しない状態が３０秒以上継続していると判定された場合には、被験者が外出中であるとみなす。そして、外出する直前に滞在していた場所、及び外出する直前に滞在していた場所から外出した時間を、生活行動データとして生活行動データ記憶部２２に記憶させる。何れの人感センサからも信号を受信しない状態が３０秒以上継続していないと判定された場合には、被験者が外出中でないとみなす。即ち、何れの人感センサからも信号を受信しない状態になる直前に滞在していた場所に滞在し続けているとみなす。このようにして、被験者の移動場所及び時間を含む生活行動データを生活行動データ記憶部２２に記憶させて、１日間分の生活行動データを取得する。
【００２４】
データ処理部２０は、生活行動データ記憶部２２に記憶されている１日間分の生活行動データを、１日に１度、所定の時間に通信制御部２４及びネットワーク１４を介してセンタ内管理サーバ１２に送信する。センタ内管理サーバ１２に備えられているデータ処理部２６は、住居内管理サーバ１８よりネットワーク１４を介して送信された１日間分の生活行動データを受信し、生活行動データ記憶部２８に記憶させる。
【００２５】
次に、図２に示すフローチャートを参照して、行動パターン異変監視システムにおける日常行動パターン導出のための処理について説明する。センタ内管理サーバ２２に備えられているデータ処理部２６は、生活行動データ記憶部２８により記憶されている過去数か月分の被験者の移動場所及び時間を含む生活行動データを読み込む（ステップＳ１０）。
【００２６】
次に、ステップＳ１０において読み込まれた過去数か月分の生活行動データに基づいて過去数か月分のそれぞれの日の行動パターン記号列を導出する（ステップＳ１１）。まず、１日を１０分間隔に区切る、即ち、１４４個の時間列を作成する。次に、１日の最初の１０分間において、例えば便所等の特定の場所に滞在したか否かの判定を行なう。特定の場所に滞在したと判定された場合には、特定の場所をその最初の１０分間における滞在場所とする。一方、特定の場所に滞在していなかったと判定された場合には、その最初の１０分間に最も長く滞在した場所を滞在場所とする。次に、上述の滞在場所導出方法と同様にして、次の１０分間における滞在場所を導出し、その動作を１日の最後の１０分間における滞在場所を導出するまで繰り返す。そして、1日の１０分間毎における滞在場所を示す１４４個の記号列を行動パターン記号列とする。上述と同様にして、過去数か月分それぞれの日の行動パターン記号列を導出して、導出された過去数ヶ月分それぞれの日の行動パターン記号列を行動パターン記号列記憶部２９に記憶させる（ステップＳ１２）。
【００２７】
次に、データ処理部２６は、ステップＳ１２において記憶された過去数か月分の行動パターン記号列に基づいて、日常行動パターンを導出する（ステップＳ１３）。即ち、類似性の判定を行なうことができる関数（第１の関数）を用いて、ステップＳ１２において記憶された過去数ヶ月分のそれぞれの日の行動パターン記号列の類似度を計測する。その計測された類似度に基づいて、何種類かの日常行動パターン（日常行動パターン群）を導出する。次に、ステップＳ１２において記憶された過去数か月分の行動パターン記号列とステップＳ１３において導出された日常行動パターン群に基づいて、過去数か月分のそれぞれの日に対応した日常行動パターンの組み合わせを導出する（ステップＳ１４）。
【００２８】
例えば、ステップＳ１３において１０種類の日常行動パターンＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉ，Ｊが導出されたとする。次に、過去数か月の中のそれぞれの日の行動パターンとステップＳ１３において導出された日常行動パターンＡ〜Ｊ、若しくは日常行動パターンＡ〜Ｊの組み合わせとを比較して、類似している日常行動パターンの組み合わせを導出する。即ち、過去数ヶ月の中のある日の行動パターンが日常行動パターンＡ及びＤの両方に似ている場合には、類似している日常行動パターンの組み合わせとして日常行動パターンの組み合わせ{Ａ，Ｄ}が導出され、過去数ヶ月の中のある日の行動パターンは日常行動パターンの組み合わせ{Ａ，Ｄ}に分類される。一方、過去数ヶ月の中の別のある日の行動パターンに類似している日常行動パターンの組み合わせとして日常行動パターンの組み合わせ{Ａ}が導出された場合に、過去数ヶ月の中の別の日の行動パターンは日常行動パターンの組み合わせ{Ａ}に分類される。ここで、日常行動パターンの組み合わせ{Ａ}は、日常行動パターンＡと同一であるが、日常行動パターンの組み合わせの１つであるとみなす。例えば、以下のように日常行動パターンの組み合わせを導出する。
１日目    {Ａ}
２日目    {Ａ，Ｄ}
３日目    {Ｂ}
４日目    {Ｃ}
５日目    {Ｄ，Ａ}
６日目    {Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ}
７日目    {Ａ，Ｄ}
８日目    {Ｃ}
上述のステップＳ１４における導出結果は、過去数ヶ月の中における８日目までの日常行動パターンの組み合わせの一例である。上述のステップＳ１４における導出結果に基づいて、日常行動パターンの組み合わせを以下のように抽出することができる。
{Ａ}、{Ｂ}、{Ｃ}、{Ａ，Ｄ}、{Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ}
なお、この実施の形態においては、ステップＳ１２において記憶された過去数か月分の行動パターンに基づいて、日常行動パターン群を導出し（ステップＳ１３）、ステップＳ１２において記憶された過去数か月分の行動パターン及びステップＳ１３において導出された日常行動パターン群に基づいて、日常行動パターンの組み合わせを導出する（ステップＳ１４）。しかしながら、ステップＳ１２において記憶された過去数か月分のそれぞれの日の行動パターンに基づいて、日常行動パターンを導出し、日常行動パターンの組み合わせを導出してもよい。即ち、ステップＳ１３における日常行動パターン群の導出とステップＳ１４における日常行動パターンの組み合わせの導出を同時に行ってもよい。同時に行う場合には、過去数ヶ月の中のある日の行動パターンと日常行動パターンとの比較を行う過程において日常行動パターン及び日常行動パターンの組み合わせが増加するので、上述の例と同一の条件下においては、以下のような日常行動パターンの組み合わせとなる。
１日目    {Ａ}
２日目    {Ｂ}
３日目    {Ｃ}
４日目    {Ｄ}
５日目    {Ｂ}
６日目    {Ｂ，Ｃ，Ｄ}
７日目    {Ｂ}
８日目    {Ｄ}
次に、ステップＳ１３において導出された日常行動パターン群及びステップＳ１４において導出された日常行動パターンの組み合わせを日常行動パターン記憶部３０に記憶させる（ステップＳ１５）。
【００２９】
次に、図３に示すフローチャートを参照して、行動パターン異変監視システムにおける観測日の行動パターンに異変があるか否かの判定を行なうための処理について説明する。まず、データ処理部２６は、生活行動データ記憶部２８に記憶されている観測日の被験者の移動場所及び時間を含む生活行動データを読み込む（ステップＳ２０）。次に、ステップＳ２０において読み込まれた観測日の生活行動データに対して、図２におけるステップＳ１１と同様の処理を行い、観測日における行動パターン記号列を導出して（ステップＳ２１）、その導出された観測日における行動パターン記号列を行動パターン記号列２９に記憶させる（ステップＳ２２）。
【００３０】
次に、データ処理部２６は、日常行動パターン記憶部３０に記憶されている日常行動パターン群及び日常行動パターンの組み合わせを読み込む（ステップＳ２３）。ステップＳ２２において記憶された観測日における行動パターン記号列に基づいて、観測日における行動パターンの組み合わせを導出する（ステップＳ２４）。ステップＳ２４において導出された観測日における行動パターンの組み合わせとステップＳ２３で読み込まれた日常行動パターンの組み合わせの何れか１つとを、類似性の判定を行うことができる関数（第２の関数）を用いて比較し、類似度を計測する（ステップＳ２５）。
【００３１】
例えば、観測日における行動パターンの組み合わせとして{Ａ，Ｂ，Ｃ}が導出されたとする。次に、例えば、ステップＳ２３において読み込まれた日常行動パターンの組み合わせを{Ａ}、{Ｂ}、{Ｃ}、{Ａ，Ｄ}、{Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ}とする（現実のデータでは、これよりはるかに多い数となる。数十以上となる。）と、この導出された観測日における行動パターンと読み込まれた日常行動パターンの組み合わせとの類似度を順次計測する。
【００３２】
例えば、ここで、ｉ番目の日常行動パターンの組み合わせをＭｉとすると、この例においては、ｉは１〜５となる。従って、ｉ番目の日常行動パターンの組み合わせＭｉ及び観測日における行動パターンの組み合わせは以下のようになる。
Ｍ１＝{Ａ}
Ｍ２＝{Ｂ}
Ｍ３＝{Ｃ}
Ｍ４＝{Ａ，Ｄ}
Ｍ５＝{Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ}
また、観測日における行動パターンの組み合わせをＮとすると、Ｎ＝{Ａ，Ｂ，Ｃ}となる。観測日における行動パターンの組み合わせＮとｉ番目の日常行動パターンの組み合わせＭｉの類似度をＲｉとすると、Ｒｉは、第２の関数である数式１により計測される。
【００３３】
【数１】
2004206401.tif 000003
即ち、類似度Ｒ５は、数式２により計測される。
【００３４】
【数２】
2004206401.tif 000004
同様にして、類似度Ｒ１〜Ｒ４を計測すると、Ｒ１＝０、Ｒ２＝０、Ｒ３＝０、Ｒ４＝０となる。
【００３５】
データ処理部２６は、全ての日常行動パターンの組み合わせにおいて比較が行なわれたと判定された場合には（ステップＳ２６）、観測日における行動パターンが日常的であるか否かの判定を行なう（ステップＳ２７）。即ち、ステップＳ２５において計測された日常行動パターンの組み合わせそれぞれに対する類似度の中で最も高い類似度の値を取り出す。そして、その取り出された類似度の値が閾値を超えているか否かの判定を行なう。類似度の値が閾値を超えていると判定された場合には、観測日における行動パターンが日常行動パターンの組み合わせの何れか１つの日常行動パターンの組み合わせとの類似性があると判断され、日常的であると判定する。即ち、上述の例によれば、ステップＳ２６において計測された類似度Ｒｉは、Ｒ１＝０、Ｒ２＝０、Ｒ３＝０、Ｒ４＝０、Ｒ５＝０．７５となり、最も高い類似度の値は、０．７５である。ここで、例えば、閾値を０．６と設定した場合に、最も高い類似度の値０．７５が閾値０．６を超えているので、観測日における行動パターンは日常的であると判定される。
【００３６】
一方、データ処理部２６は、何れの日常行動パターンの組み合わせに対する類似度の値も閾値を超えていないと判定された場合には、観測日における行動パターンが日常行動パターンの組み合わせの何れにも類似性がないと判断され、日常的でないと判定する。次に、ステップＳ２７における判定結果を通信制御部３２及びネットワーク１６を介して端末１〜３に送信する。そして、端末１〜３は、判定結果を表示等により出力する（ステップＳ２８）。即ち、ステップＳ２７において日常的であると判定された場合には、その旨の出力を行なう。一方、ステップＳ２７において日常的でないと判定された場合には、被験者に異変が生じていると判断し、異変である旨の出力を行なう。
【００３７】
この第１の実施の形態にかかる行動パターン異変監視システムによれば、所定時間中に例えば便所等の特定の場所に滞在した場合には、その特定の場所を滞在場所とし、所定時間中に特定の場所に滞在していない場合には、所定時間中に最も長く滞在した場所を滞在場所として、行動パターン記号列を導出する。従って、細かい変化に対応した行動パターン記号列を導出することができるため、例えば便所等の異変の起こりやすい場所への移動を含む行動パターンを確実に把握することができる。また、導出された行動パターン記号列に基づいて日常行動パターン群を導出し、その導出された日常行動パターン群に基づいて多様な日常行動パターンを持っている人若しくは日常行動パターンを限定できない人等にも対応することができる高精度な日常行動パターンの組み合わせを導出することができる。従って、細かい変化に対応した観測日における行動パターン記号列と高精度な日常行動パターンの組み合わせとの類似度を計測することができるため、早期かつ確実に行動パターンの変化及び異変を発見することができる。
【００３８】
次に、図４及び図５を参照して、この発明の第２の実施の形態にかかる行動パターン異変監視システムについて説明する。
【００３９】
この第２の実施の形態にかかる行動パターン異変監視システムは、第１の実施の形態のかかる行動パターン異変監視システムが過去数か月分の全ての生活行動データに基づいて日常行動パターンを導出するのに対し、過去数か月分の所定の曜日の生活行動データに基づいて日常行動パターン群を導出する。従って、日常行動パターンが曜日毎に規則性のある人に使用することが望ましいシステムである。
【００４０】
なお、この第２の実施の形態にかかる行動パターン異変監視システムは、図１に示す第１の実施の形態にかかる行動パターン異変監視システムと同一の構成である。この第２の実施の形態にかかる行動パターン異変監視システムにおいては、第１の実施の形態にかかる行動パターン異変監視システムにおいて、全ての生活行動データに基づく日常行動パターン群が日常行動パターン記憶部３０に記憶されるのに代えて、所定の曜日における日常行動パターン群が日常行動パターン記憶部３０に記憶される。その他の点においては、第１の実施の形態にかかる行動パターン異変監視システムと同一である。
【００４１】
まず、住居システム１０において収集された生活行動データがネットワーク１４を介してセンタ内管理サーバ１２に送信され記憶される。なお、住居システム１０における動作は、第１の実施の形態のかかる住居システム１０における動作と同一であるため、詳細な説明を省略する。
【００４２】
次に、図４に示すフローチャートを参照して、行動パターン異変監視システムにおける所定の曜日の日常行動パターン導出のための処理について説明する。データ処理部２６は、生活行動データ記憶部２８により記憶されている過去数か月分の所定の曜日の被験者の移動場所及び時間を含む生活行動データを読み込む（ステップＳ３０）。次にステップＳ３０において読み込まれた過去数か月分の所定の曜日のそれぞれの日の行動パターン記号列を導出する（ステップＳ３１）。ステップＳ３１において導出された過去数か月分の所定の曜日のそれぞれの日の行動パターン記号列を行動パターン記号列記億部２９に記憶させる（ステップＳ３２）。なお、行動パターン記号列の導出は、第１の実施の形態にかかる行動パターン記号列の導出と同一のため、詳細な説明を省略する。
【００４３】
次に、データ処理部２６は、ステップＳ３２において記憶された過去数か月分の所定の曜日の行動パターン記号列に基づいて、所定の曜日の日常行動パターンを導出する（ステップＳ３３）。即ち、類似性の判定を行なうことができる関数（第１の関数）を用いて、ステップＳ３２において記憶された過去数か月分の所定の曜日のそれぞれの日の行動パターン記号列の類似度を計測する。その計測された類似度に基づいて、何種類かの所定の曜日の日常行動パターン（日常行動パターン群）を導出する。次に、ステップＳ３２において記憶された過去数か月分の所定の曜日の行動パターン記号列とステップＳ３３において導出された所定の曜日の日常行動パターン群に基づいて、過去数か月分の所定の曜日のそれぞれの日に対応した所定の曜日の日常行動パターンの組み合わせを導出する（ステップＳ３４）。
【００４４】
例えば、ステップＳ３３において１０種類の月曜日の日常行動パターンＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉ，Ｊが導出されたとする。次に、過去数か月中の月曜日のそれぞれの日の行動パターンとステップＳ１３において導出された月曜日の日常行動パターンＡ〜Ｊ、若しくは月曜日の日常行動パターンＡ〜Ｊの組み合わせとを比較して、類似している月曜日の日常行動パターンの組み合わせを導出する。即ち、過去数ヶ月の中のある月曜日の行動パターンが月曜日の日常行動パターンＡ及びＤの両方に似ている場合には、類似している月曜日の日常行動パターンの組み合わせとして月曜日の日常行動パターンの組み合わせ{Ａ，Ｄ}が導出され、過去数ヶ月の中のある月曜日の行動パターンは月曜日の日常行動パターンの組み合わせ{Ａ，Ｄ}に分類される。一方、過去数ヶ月の中の別のある月曜日の行動パターンに類似している月曜日の日常行動パターンの組み合わせとして月曜日の日常行動パターンの組み合わせ{Ａ}が導出された場合に、過去数ヶ月の中の別のある月曜日の行動パターンは月曜日の日常行動パターンの組み合わせ{Ａ}に分類される。ここで、月曜日の日常行動パターンの組み合わせ{Ａ}は、月曜日の日常行動パターンＡと同一であるが、月曜日の日常行動パターンの組み合わせの１つであるとみなす。例えば、以下のように月曜日の日常行動パターンの組み合わせを導出する。
１回目の月曜日    {Ａ}
２回目の月曜日    {Ａ，Ｄ}
３回目の月曜日    {Ｂ}
４回目の月曜日    {Ｃ}
５回目の月曜日    {Ｄ，Ａ}
６回目の月曜日    {Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ}
７回目の月曜日    {Ａ，Ｄ}
８回目の月曜日    {Ｃ}
上述のステップＳ３４における導出結果は、過去数ヶ月の中における８回目の月曜までの日常行動パターンの組み合わせの一例である。上述のステップＳ３４における導出結果に基づいて、月曜日の日常行動パターンの組み合わせを以下のように抽出することができる。
{Ａ}、{Ｂ}、{Ｃ}、{Ａ，Ｄ}、{Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ}
なお、この実施の形態においては、ステップＳ３２において記憶された過去数か月分の所定の曜日の行動パターンに基づいて、所定の曜日の日常行動パターン群を導出し（ステップＳ３３）、ステップＳ３２において記憶された過去数か月分の所定の曜日の行動パターン及びステップＳ３３において導出された所定の曜日の日常行動パターン群に基づいて、所定の曜日の日常行動パターンの組み合わせを導出する（ステップＳ３４）。しかしながら、ステップＳ３２において記憶された過去数か月分の所定の曜日のそれぞれの日の行動パターンに基づいて、所定の曜日の日常行動パターンを導出し、所定の曜日の日常行動パターンの組み合わせを導出してもよい。即ち、ステップＳ３３における所定の曜日の日常行動パターン群の導出とステップＳ３４における所定の曜日の日常行動パターンの組み合わせの導出を同時に行ってもよい。同時に行う場合には、過去数ヶ月の中のある所定の曜日の行動パターンと所定の曜日の日常行動パターンとの比較を行う過程において所定の曜日の日常行動パターン及び所定の曜日の日常行動パターンの組み合わせが増加するので、上述の例と同一の条件下においては、以下のような所定の曜日の日常行動パターンの組み合わせとなる。
１回目の月曜日    {Ａ}
２回目の月曜日    {Ｂ}
３回目の月曜日    {Ｃ}
４回目の月曜日    {Ｄ}
５回目の月曜日    {Ｂ}
６回目の月曜日    {Ｂ，Ｃ，Ｄ}
７回目の月曜日    {Ｂ}
８回目の月曜日    {Ｄ}
次に、ステップＳ３３において導出された所定の曜日の日常行動パターン群及びステップＳ３４において導出された所定の曜日の日常行動パターンの組み合わせを日常行動パターン記憶部３０に記憶させる（ステップＳ３５）。
【００４５】
次に、図５に示すフローチャートを参照して、行動パターン異変監視システムにおける観測日の行動パターンに異変があるか否かの判定を行なうための処理について説明する。データ処理部２６は、ステップＳ４０〜ステップＳ４２において、図３におけるステップＳ２０〜ステップＳ２２と同様の処理を行い、観測日における行動パターン記号列を導出し（ステップＳ４０、Ｓ４１）、その導出された行動パターン記号列を行動パターン記号列２９に記憶させる（ステップＳ４２）。
【００４６】
次に、データ処理部２６は、日常行動パターン記憶部３０に記憶されている観測日の曜日の日常行動パターン群及び観測日の曜日の日常行動パターンの組み合わせを読み込む（ステップＳ４３）。ステップＳ４２において記憶された観測日における行動パターン記号列に基づいて、観測日における行動パターンの組み合わせを導出する（ステップＳ４４）。ステップＳ４４において導出された観測日における行動パターンの組み合わせとステップＳ４３で読み込まれた観測日における曜日の日常行動パターンの組み合わせの何れか１つとを、類似性の判定を行うことができる関数（第２の関数）を用いて比較し、類似度を計測する（ステップＳ４５）。
【００４７】
例えば、観測日における行動パターンの組み合わせとして{Ａ，Ｂ，Ｃ}が導出されたとする。次に、例えば、ステップＳ４３において読み込まれた観測日における曜日の日常行動パターンの組み合わせを{Ａ}、{Ｂ}、{Ｃ}、{Ａ，Ｄ}、{Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ}とする（現実のデータでは、これよりはるかに多い数となる。数十以上となる。）と、この導出された観測日における行動パターンと読み込まれた観測日における曜日の日常行動パターンの組み合わせとの類似度を順次計測する。
【００４８】
例えば、ここで、ｉ番目の観測日の曜日の日常行動パターンの組み合わせをＭｉとすると、この例においては、ｉは１〜５となる。従って、ｉ番目の観測日の曜日の日常行動パターンの組み合わせＭｉ及び観測日における行動パターンの組み合わせは以下のようになる。
Ｍ１＝{Ａ}
Ｍ２＝{Ｂ}
Ｍ３＝{Ｃ}
Ｍ４＝{Ａ，Ｄ}
Ｍ５＝{Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ}
また、観測日における行動パターンの組み合わせをＮとすると、Ｎ＝{Ａ，Ｂ，Ｃ}となる。観測日における行動パターンの組み合わせＮとｉ番目の観測日の曜日の日常行動パターンの組み合わせＭｉの類似度をＲｉとすると、Ｒｉは、第２の関数である数式１により計測される。即ち、類似度Ｒ５は、数式２により計測される。同様にして、類似度Ｒ１〜Ｒ４を計測すると、Ｒ１＝０、Ｒ２＝０、Ｒ３＝０、Ｒ４＝０となる。
【００４９】
データ処理部２６は、全ての観測日の曜日の日常行動パターンの組み合わせにおいて比較が行なわれたと判定された場合には（ステップＳ４６）、観測日の行動パターンが日常的であるか否かの判定を行なう（ステップＳ４７）。即ち、ステップＳ４５において計測された類似度の中で最も高い類似度を取得し、取得された類似度が閾値を超えているか否かの判定を行なう。類似度が閾値を超えていると判定された場合には、観測日の行動パターンが日常的であると判定する。即ち、上述の例によれば、ステップＳ４６において計測された類似度Ｒｉは、Ｒ１＝０、Ｒ２＝０、Ｒ３＝０、Ｒ４＝０、Ｒ５＝０．７５となり、最も高い類似度の値は、０．７５である。ここで、例えば、閾値を０．６と設定した場合に、最も高い類似度の値０．７５が閾値０．６を超えているので、観測日における行動パターンは日常的であると判定される。
【００５０】
一方、データ処理部２６は、取得された最も高い類似度が閾値を超えていないと判定された場合には、観測日の行動パターンが日常的でないと判定する。次に、端末１〜３は、ステップＳ４７における判定結果を表示部により出力する（ステップＳ４８）。即ち、ステップＳ４７において日常的であると判定された場合には、その旨の出力を行なう。一方、ステップＳ４７において日常的でないと判定された場合には、被験者に異変が生じていると判断し、異変である旨の出力を行なう。
【００５１】
この第２に実施の形態にかかる行動パターン異変監視システムによれば、所定の曜日の日常行動パターン群を導出して被験者の行動パターンの変化及び異変を把握する。従って、日常行動パターンが曜日毎に規則性のある人、例えば、毎週所定の曜日に外出する予定がある人等の高精度な日常行動パターンの組み合わせを導出することができる。従って、日常行動パターンが曜日毎に規則性のある人の行動パターンの変化及び異変を早期かつ確実に発見することができる。
【００５２】
次に、図６及び図７を参照して、この発明の第３の実施の形態にかかる行動パターン異変監視システムについて説明する。
【００５３】
この第３の実施の形態にかかる行動パターン異変監視システムは、第１の実施の形態のかかる行動パターン異変監視システムが過去数か月分の全ての生活行動データに基づいて日常行動パターンを導出するのに対し、過去数か月分の特定の時間帯の生活行動データに基づいて日常行動パターン群を導出する。従って、日常行動パターンが特定の時間帯毎に規則性のある人に適しているシステムである。
【００５４】
なお、この第３の実施の形態にかかる行動パターン異変監視システムは、図１に示す第１の実施の形態にかかる行動パターン異変監視システムと同一の構成である。この第３の実施の形態にかかる行動パターン異変監視システムにおいては、第１の実施の形態にかかる行動パターン異変監視システムにおいて、全ての生活行動データに基づく日常行動パターン群が日常行動パターン記憶部３０に記憶されるのに代えて、特定の時間帯における日常行動パターン群が日常行動パターン記憶部３０に記憶される。その他の点においては、第１の実施の形態にかかる行動パターン異変監視システムと同一である。
【００５５】
まず、住居システム１０において収集された生活行動データがネットワーク１４を介してセンタ内管理サーバ１２に送信され記憶される。なお、住居システム１０における動作は、第１の実施の形態のかかる住居システム１０における動作と同一であるため、詳細な説明を省略する。
【００５６】
次に、図６に示すフローチャートを参照して、行動パターン異変監視システムにおける特定の時間帯の日常行動パターン導出のための処理について説明する。データ処理部２６は、生活行動データ記憶部２８により記憶されている過去数か月分の特定の時間帯の被験者の移動場所及び時間を含む生活行動データを読み込む（ステップＳ５０）。次にステップＳ５０において読み込まれた過去数か月分の特定の時間帯のそれぞれの日の行動パターン記号列を導出する（ステップＳ５１）。ステップＳ５１において導出された過去数か月分の特定の時間帯のそれぞれの日の行動パターン記号列を行動パターン記号列記億部２９に記憶させる（ステップＳ５２）。なお、行動パターン記号列の導出は、第１の実施の形態にかかる行動パターン記号列の導出と同一のため、詳細な説明を省略する。
【００５７】
次に、データ処理部２６は、ステップＳ５２において記憶された過去数か月分の特定の時間帯の行動パターン記号列に基づいて、特定の時間帯の日常行動パターンを導出する（ステップＳ５３）。即ち、類似性の判定を行なうことができる関数（第１の関数）を用いて、ステップＳ５２において記憶された過去数か月分の特定の時間帯のそれぞれの日の行動パターン記号列の類似度を計測する。その計測された類似度に基づいて、特定の時間帯における日常行動パターン群を導出する。次に、ステップＳ５２において記憶された過去数か月分の特定の時間帯の行動パターン記号列とステップＳ５３において導出された特定の時間帯の日常行動パターン群に基づいて、過去数か月分のそれぞれの特定の時間帯に対応した日常行動パターンの組み合わせを導出する（ステップＳ５４）。
【００５８】
例えば、ステップＳ５３において１０種類の午前中における日常行動パターンＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉ，Ｊが導出されたとする。次に、過去数ヶ月の中のそれぞれの日の午前中における行動パターンとステップＳ５３において導出された午前中における日常行動パターンＡ〜Ｊ、若しくは午前中における日常行動パターンＡ〜Ｊの組み合わせとを比較して、類似している午前中の日常行動パターンの組み合わせを導出する。即ち、過去数ヶ月の中のある日の午前中における行動パターンが午前中における日常行動パターンＡ及びＤの両方に似ている場合には、類似している午前中における日常行動パターンの組み合わせとして午前中における日常行動パターンの組み合わせ{Ａ，Ｄ}が導出され、過去数ヶ月の中のある日の午前中における行動パターンは午前中における日常行動パターンの組み合わせ{Ａ，Ｄ}に分類される。一方、過去数ヶ月の中の別のある日の午前中における行動パターンに類似している午前中の日常行動パターンの組み合わせとして午前中における日常行動パターンの組み合わせ{Ａ}が導出された場合に、過去数ヶ月の中の別の日の午前中における行動パターンは午前中の日常行動パターンの組み合わせ{Ａ}に分類される。ここで、午前中の日常行動パターンの組み合わせ{Ａ}は、午前中の日常行動パターンＡと同一であるが、午前中の日常行動パターンの組み合わせの１つであるとみなす。例えば、以下のように午前中における日常行動パターンの組み合わせを導出する。
１日目の午前中    {Ａ}
２日目の午前中    {Ａ，Ｄ}
３日目の午前中    {Ｂ}
４日目の午前中    {Ｃ}
５日目の午前中    {Ｄ，Ａ}
６日目の午前中    {Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ}
７日目の午前中    {Ａ，Ｄ}
８日目の午前中    {Ｃ}
上述のステップＳ５４における導出結果は、過去数ヶ月の中における８日目の午前中までの日常行動パターンの組み合わせの一例である。上述のステップＳ５４における導出結果に基づいて、午前中における日常行動パターンの組み合わせを以下のように抽出することができる。
{Ａ}、{Ｂ}、{Ｃ}、{Ａ，Ｄ}、{Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ}
なお、この実施の形態においては、ステップＳ５２において記憶された過去数か月分の特定の時間帯の行動パターンに基づいて、日常行動パターン群を導出し（ステップＳ５３）、ステップＳ５２において記憶された過去数か月分の特定の時間帯の行動パターン及びステップＳ５３において導出された特定の時間帯の日常行動パターン群に基づいて、特定の時間帯の日常行動パターンの組み合わせを導出する（ステップＳ５４）。しかしながら、ステップＳ５２において記憶された過去数か月分のそれぞれの日の特定の時間帯の行動パターンに基づいて、特定の時間帯の日常行動パターンを導出し、特定の時間帯の日常行動パターンの組み合わせを導出してもよい。即ち、ステップＳ５３における特定の時間帯の日常行動パターン群の導出とステップＳ５４における特定の時間帯の日常行動パターンの組み合わせの導出を同時に行ってもよい。同時に行う場合には、過去数ヶ月の中のある日の特定の時間帯の行動パターンと特定の時間帯の日常行動パターンとの比較を行う過程において特定の時間帯の日常行動パターン及び特定の時間帯の日常行動パターンの組み合わせが増加するので、上述の例と同一の条件下においては、以下のような特定の時間帯（午前中）の日常行動パターンの組み合わせとなる。
１日目の午前中    {Ａ}
２日目の午前中    {Ｂ}
３日目の午前中    {Ｃ}
４日目の午前中    {Ｄ}
５日目の午前中    {Ｂ}
６日目の午前中    {Ｂ，Ｃ，Ｄ}
７日目の午前中    {Ｂ}
８日目の午前中    {Ｄ}
次に、ステップＳ５３において導出された特定の時間帯の日常行動パターン群及びステップＳ５４において導出された特定の時間帯の日常行動パターンの組み合わせを日常行動パターン記憶部３０に記憶させる（ステップＳ５５）。
【００５９】
次に、図７に示すフローチャートを参照して、行動パターン異変監視システムにおける観測日の行動パターンに異変があるか否かの判定を行なうための処理について説明する。データ処理部２６は、ステップＳ６０〜ステップＳ６２において、図３におけるステップＳ２０〜ステップＳ２２と同様の処理を行い、観測日における行動パターン記号列を導出し（ステップＳ６０、Ｓ６１）、その導出された行動パターン記号列を行動パターン記号列２９に記憶させる（ステップＳ６２）。
【００６０】
次に、データ処理部２６は、日常行動パターン記憶部３０に記憶されている特定の時間帯の日常行動パターン群及び特定の時間帯の日常行動パターンの組み合わせを読み込む（ステップＳ６３）。ステップＳ６２において記憶された観測日における行動パターン記号列に基づいて、観測日における特定の時間帯の行動パターンの組み合わせを導出する（ステップＳ６４）。ステップＳ６４において導出された観測日における特定の時間帯の行動パターンの組み合わせとステップＳ６３で読み込まれた特定の時間帯の日常行動パターンの組み合わせの何れか１つとを、類似性の判定を行うことができる関数（第２の関数）を用いて比較し、類似度を計測する（ステップＳ６５）。
【００６１】
例えば、観測日における特定の時間帯の行動パターンの組み合わせとして{Ａ，Ｂ，Ｃ}が導出されたとする。次に、例えば、ステップＳ６３において読み込まれた特定の時間帯の日常行動パターンの組み合わせを{Ａ}、{Ｂ}、{Ｃ}、{Ａ，Ｄ}、{Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ}とする（現実のデータでは、これよりはるかに多い数となる。数十以上となる。）と、この導出された観測日における特定の時間帯の行動パターンと読み込まれた特定の時間帯の日常行動パターンの組み合わせとの類似度を順次計測する。
【００６２】
例えば、ここで、ｉ番目の特定の時間帯の日常行動パターンの組み合わせをＭｉとすると、この例においては、ｉは１〜５となる。従って、ｉ番目の特定の時間帯の日常行動パターンの組み合わせＭｉ及び観測日における特定の時間帯の行動パターンの組み合わせは以下のようになる。
Ｍ１＝{Ａ}
Ｍ２＝{Ｂ}
Ｍ３＝{Ｃ}
Ｍ４＝{Ａ，Ｄ}
Ｍ５＝{Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ}
また、観測日における特定の時間帯の行動パターンの組み合わせをＮとすると、Ｎ＝{Ａ，Ｂ，Ｃ}となる。観測日における特定の時間帯の行動パターンの組み合わせＮとｉ番目の特定の時間帯の日常行動パターンの組み合わせＭｉの類似度をＲｉとすると、Ｒｉは、第２の関数である数式１により計測される。即ち、類似度Ｒ５は、数式２により計測される。同様にして、類似度Ｒ１〜Ｒ４を計測すると、Ｒ１＝０、Ｒ２＝０、Ｒ３＝０、Ｒ４＝０となる。
【００６３】
次に、データ処理部２６は、全ての特定の時間帯の日常行動パターンの組み合わせにおいて比較が行なわれたと判定された場合には（ステップＳ６６）、観測日における特定の時間帯の行動パターンが日常的であるか否かの判定を行なう（ステップＳ６７）。即ち、ステップＳ６５において計測された類似度の中で最も高い類似度を取得し、取得された類似度が閾値を超えているか否かの判定を行なう。取得された類似度が閾値を超えていると判定された場合には、観測日における特定の時間帯の行動パターンが日常的であると判定する。即ち、上述の例によれば、ステップＳ２６において計測された類似度Ｒｉは、Ｒ１＝０、Ｒ２＝０、Ｒ３＝０、Ｒ４＝０、Ｒ５＝０．７５となり、最も高い類似度の値は、０．７５である。ここで、例えば、閾値を０．６と設定した場合に、最も高い類似度の値０．７５が閾値０．６を超えているので、観測日における特定の時間帯の行動パターンは日常的であると判定される。
【００６４】
一方、データ処理部２６は、取得された最も高い類似度が閾値を超えていないと判定された場合には、観測日における特定の時間帯の行動パターンが日常的でないと判定する。次に、端末１〜３は、ステップＳ６７における判定結果を表示部により出力する（ステップＳ６８）。即ち、ステップＳ６７において日常的であると判定された場合には、その旨の出力を行なう。一方、ステップＳ６７において日常的でないと判定された場合には、被験者に異変が生じていると判断し、異変である旨の出力を行なう。
【００６５】
この第３に実施の形態にかかる行動パターン異変監視システムによれば、例えば午前、午後等の特定の時間帯の日常行動パターン群を導出して被験者の行動パターンの変化及び異変を把握する。従って、日常行動パターンが特定の時間帯毎に規則性のある人、例えば、午後に外出する日及び外出しない日がある人等の高精度な日常行動パターンを導出することができる。従って、日常行動パターンが特定の時間帯に規則性のある人の行動パターンの変化及び異変を早期かつ確実に発見することができる。
【００６６】
なお、上述の実施の形態において用いる第１の関数は、統計処理によるもの、マルコフモデル、若しくはニュートラルネットワークであってもよい。
【００６７】
また、上述の実施の形態においては、類似度を判定することができる関数を用いて日常行動パターン群を導出し、その導出された日常行動パターン群に基づいて導出される日常行動パターン組み合わせとの類似度を計測することにより、観測日の行動パターンが日常的であるか否かの判定を行なっている。しかしながら、生活環境の変化等に伴い日常行動パターンが以前と比較して相違する人等に使用する場合に、日常的であった行動パターンが非日常的となる若しくは非日常的であった行動パターンが日常的となる事態が生じるため、日常行動パターン群を補正できるようにしてもよい。即ち、日常行動パターンでないと判定された行動パターンの行動パターン記号列を含む過去数か月分のそれぞれの日の行動パターン記号列に基づいて日常行動パターン群を再導出することができるようにしてもよい。また、日常行動パターンであると判定された行動パターンを日常行動パターン群から除外することができるようにしてもよい。
【００６８】
【発明の効果】
この発明によれば、所定時間中に例えば便所等の特定の場所に滞在した場合には、その特定の場所を滞在場所とすることができ、所定時間中に特定の場所に滞在していない場合には、所定時間中に最も長く滞在した場所を滞在場所とすることができるため、細かい変化に対応した行動パターン記号列を導出することができる。また、その導出された行動パターン記号列に基づいて日常行動パターン群を導出し、その導出された日常行動パターン群に基づいて、多様な日常行動パターンを持っている人若しくは日常行動パターンを限定できない人等にも対応することができる高精度な日常行動パターンの組み合わせを導出することができる。従って、細かい変化に対応した観測日の行動パターン記号列と高精度な日常行動パターンの組み合わせとの類似度を計測することができるため、早期かつ確実に行動パターンの変化及び異変を発見することができる。
【００６９】
また、日常行動パターンが曜日毎に規則性のある人、例えば、毎週特定の曜日に規則正しく外出する用件がある人等に使用する場合に、曜日別に行動パターンを分析した曜日毎の日常行動パターン群を導出し、その導出された日常行動パターン群に基づいて日常行動パターンの組み合わせを導出することができる。また、日常行動パターンが例えば午前、午後等の特定の時間帯に規則性のある人等に使用する場合に、時間帯別に行動パターンを分析した時間帯毎の日常行動パターン群を導出し、その導出された日常行動パターン郡に基づいて日常行動パターンの組み合わせを導出することができる。従って、日常行動パターンが曜日毎に規則性を有する人、時間帯により規則性を有する人であっても、早期かつ確実に行動パターンの変化及び異変を発見することができる。
【００７０】
また、生活環境の変化に伴い日常行動パターンが以前と比較して相違する人等に使用する場合に、日常的でないと判定された行動パターンの行動パターン記号列を含む行動パターン記号列に基づいて日常行動パターン群を導出することができ、日常的であると判定された行動パターンを日常行動パターン群から除外することができるため、行動パターンが以前と比較して相違している人であっても、早期かつ確実に行動パターンの変化及び異変を発見することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の第１の実施の形態にかかる行動パターン異変監視システムのブロック構成図である。
【図２】この発明の第１の実施の形態にかかる行動パターン異変監視システムにおける日常行動パターン導出のための処理を示すフローチャートである。
【図３】この発明の第１の実施の形態にかかる行動パターン異変監視システムにおける観測日の行動パターンに異変があるか否かの判定を行なうための処理を示すフローチャートである。
【図４】この発明の第２の実施の形態にかかる行動パターン異変監視システムにおける所定の曜日の日常行動パターン導出のための処理を行なうフローチャートである。
【図５】この発明の第２の実施の形態にかかる行動パターン異変監視システムにおける観測日の行動パターンに異変があるか否かの判定を行なうための処理を示すフローチャートである。
【図６】この発明の第３の実施の形態にかかる行動パターン異変監視システムにおける特定の時間帯の日常行動パターン導出のための処理を行なうフローチャートである。
【図７】この発明の第３の実施の形態にかかる行動パターン異変監視システムにおける観測日の行動パターンに異変があるか否かの判定を行なうための処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０…住居システム、１２…センタ内管理サーバ、１４、１６…ネットワーク、１８…住居内管理サーバ、２０…データ処理部、２２…生活行動データ記憶部、２４…通信制御部、２６…データ処理部、２８…生活行動データ記憶部、２９…行動パターン部記号列記憶部、３０…日常行動パターン記憶部、３２…通信制御部
【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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