(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の測定装置と環境変化検出装置を備えた環境変化検出システムであって、
前記測定装置はユーザが装着する携帯端末であって、
前記ユーザのバイタル情報を測定する測定手段と、
前記ユーザの識別子と前記ユーザの位置情報と前記測定手段が測定した測定値である前記ユーザのバイタル情報を前記環境変化検出装置に送信する送信手段と、を有し、
前記環境変化検出装置は、
前記ユーザの識別子と前記ユーザの位置情報と前記測定値を受信する受信手段と、
所定の期間における前記測定値の変化率を前記ユーザ毎に算出し、前記ユーザの位置情報に基づいて予め設定されたエリア毎あるいは前記変化率に基づいて前記ユーザをクラスタリングして決めたエリア毎に前記変化率を集計してエリア毎のエリア変化率を求め、当該エリア変化率が周辺エリアの前記エリア変化率よりも際立って大きいエリアを急激な環境変化があったエリアとして検出する検出手段と、を有すること
を特徴とする環境変化検出システム。
【請求項２】
前記検出手段が検出した前記エリアに集中豪雨が起こりうることを通知する通知手段を有することを特徴とする請求項１に記載の環境変化検出システム。
【請求項３】
ユーザの識別子と当該ユーザの位置情報と当該ユーザが装着した携帯端末によって測定された測定値である当該ユーザのバイタル情報を受信する受信手段と、
所定の期間における前記測定値の変化率を前記ユーザ毎に算出し、前記ユーザの位置情報に基づいて予め設定されたエリア毎あるいは前記変化率に基づいて前記ユーザをクラスタリングして決めたエリア毎に前記変化率を集計してエリア毎のエリア変化率を求め、当該エリア変化率が周辺エリアの前記エリア変化率よりも際立って大きいエリアを急激な環境変化があったエリアとして検出する検出手段と、
を有することを特徴とする環境変化検出装置。
【請求項４】
ユーザの識別子と当該ユーザの位置情報と当該ユーザが装着した携帯端末によって測定された測定値である当該ユーザのバイタル情報を受信するステップと、
所定の期間における前記測定値の変化率を前記ユーザ毎に算出するステップと、
前記ユーザの位置情報に基づいて予め設定されたエリア毎あるいは前記変化率に基づいて前記ユーザをクラスタリングして決めたエリア毎に前記変化率を集計してエリア毎のエリア変化率を求めるステップと、
前記エリア変化率が周辺エリアの前記エリア変化率よりも際立って大きいエリアを急激な環境変化があったエリアとして検出するステップと、
を有することを特徴とする環境変化検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、急激な環境変化を検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ゲリラ豪雨と呼ばれる局地的大雨は、予想が困難であるのに対し、短時間で大量の降雨をもたらす。局地的大雨による被害報告もあり、夏季における本国の課題の一つである。局地的大雨の予想が困難であることの理由に、局地的大雨は短時間に雨雲が急成長し、さらに降雨範囲が狭小であるため、気象庁のレーダー分析の間に降雨が始まることや、そもそもレーダーの測定外区域での発生や、局所的であるため地域押し並べた場合には曇天や雨天ととみなされず、結果的に予期しない大雨が発生することが挙げられる。
【０００３】
特許文献１には、集中豪雨の発生を予測する技術が開示されている。特許文献１の技術は、電力会社が設置する日射量計の測定した日射量情報に基づいて集中豪雨のおそれのある地域を予測するものである。具体的には、雲の状態が急変したと判定される計測量の変化率と周辺における計測量の変化率とを比較し、変化率が周辺より所定差以上大きいか否かを判断することで集中豪雨を予測する技術である。
【０００４】
また、特許文献２では、傘に無線ＩＤタグを装着し、ユーザの携帯端末に無線ＩＤタグ読み取り装置を実装し、携帯端末に実装された無線ＩＤタグ読み取り装置が傘に装着された無線ＩＤタグを読み取れるか否かによって、傘の使用の有無を判断し、降雨を推定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−２８６４５８号公報
【特許文献２】特開２０１２−００２５４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１の技術では、測定粒度が日射量計の設置状況に依存するという問題があり、ゲリラ豪雨をピンポイントで予測するためには日射量計の設置数を増やして測定粒度を高めなければならない。
【０００７】
特許文献２の技術は、ユーザが保持する携帯端末を利用するので測定粒度の問題は解決されるが、傘に無線ＩＤタグを取り付け、携帯端末に無線ＩＤタグ読み取り装置を実装する必要がある。また、傘の使用状況を無線ＩＤタグと無線ＩＤタグ読み取り装置との間の距離に基づいて判定しているため、無線ＩＤタグ読み取り装置を頭部などの所定の位置に取り付ける必要があり、煩雑であるという問題がある。
【０００８】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、急激な環境変化をより的確に予測することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
第１の本発明に係る環境変化検出システムは、複数の測定装置と環境変化検出装置を備えた環境変化検出システムであって、前記測定装置はユーザが装着する携帯端末であって、前記ユーザのバイタル情報を測定する測定手段と、前記ユーザの識別子と前記ユーザの位置情報と前記測定手段が測定した測定値である前記ユーザのバイタル情報を前記環境変化検出装置に送信する送信手段と、を有し、前記環境変化検出装置は、前記ユーザの識別子と前記ユーザの位置情報と前記測定値を受信する受信手段と、所定の期間における前記測定値の変化率を前記ユーザ毎に算出し、前記ユーザの位置情報に基づいて予め設定されたエリア毎あるいは前記変化率に基づいて前記ユーザをクラスタリングして決めたエリア毎に前記変化率を集計してエリア毎のエリア変化率を求め、当該エリア変化率が周辺エリアの前記エリア変化率よりも際立って大きいエリアを急激な環境変化があったエリアとして検出する検出手段と、を有することを特徴とする。
【００１２】
上記環境変化検出システムにおいて、前記検出手段が検出した前記エリアに集中豪雨が起こりうることを通知する通知手段を有することを特徴とする。
【００１４】
第２の本発明に係る環境変化検出装置は、ユーザの識別子と当該ユーザの位置情報と当該ユーザが装着した携帯端末によって測定された測定値である当該ユーザのバイタル情報を受信する受信手段と、所定の期間における前記測定値の変化率を前記ユーザ毎に算出し、前記ユーザの位置情報に基づいて予め設定されたエリア毎あるいは前記変化率に基づいて前記ユーザをクラスタリングして決めたエリア毎に前記変化率を集計して前記エリア変化率を求め、当該エリア変化率が周辺エリアのエリア毎のエリア変化率よりも際立って大きいエリアを急激な環境変化があったエリアとして検出する検出手段と、を有することを特徴とする。
【００１６】
第３の本発明に係る環境変化検出方法は、ユーザの識別子と当該ユーザの位置情報と当該ユーザが装着した携帯端末によって測定された測定値である当該ユーザのバイタル情報を受信するステップと、所定の期間における前記測定値の変化率を前記ユーザ毎に算出するステップと、前記ユーザの位置情報に基づいて予め設定されたエリア毎あるいは前記変化率に基づいて前記ユーザをクラスタリングして決めたエリア毎に前記変化率を集計してエリア毎のエリア変化率を求めるステップと、前記エリア変化率が周辺エリアの前記エリア変化率よりも際立って大きいエリアを急激な環境変化があったエリアとして検出するステップと、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
急激な環境変化をより的確に予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本実施の形態における環境変化検出システムの全体構成図である。
【図２】本実施の形態における管理サーバの処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】実施例１における環境変化検出システムの全体構成図である。
【図４】実施例２における環境変化検出システムの全体構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
【００２０】
図１は、本実施の形態における環境変化検出システムの全体構成図である。同図の環境変化検出システムは、管理サーバ１と高密度（数メートルから数十メートルの間隔）で多数配置された測定装置３Ａ〜３Ｚを備える。管理サーバ１と測定装置３Ａ〜３Ｚはネットワーク１００を介して接続される。測定装置３Ａ〜３Ｚは、環境の変化によって変動する対象を測定し、その測定値を管理サーバ１に送信する。管理サーバ１は、測定装置３Ａ〜３Ｚから測定値を受信し、測定値が短時間で局地的に変動した地域を検出する。
【００２１】
測定装置３Ａ〜３Ｚの測定対象としては、例えば日照度や気圧がある。日照度によって変動する太陽光発電装置の発電量や発電効率を測定してもよいし、気圧が変化することで変動する血圧や心拍数などの人体のバイタルを測定してもよい。本実施の形態では、測定装置３Ａ〜３Ｚとして、各家庭に設置される太陽光発電装置や各ユーザが保持しバイタル情報を収集するウェアラブル端末などの高密度で多数配置される装置を利用する。以下、管理サーバ１について説明する。
【００２２】
管理サーバ１は、通信部１１、記憶部１２、予測部１３、表示部１４、および入出力部１５を備える。
【００２３】
通信部１１は、測定装置３Ａ〜３Ｚから測定値を受信する。通信部１１は、急激な環境変化を検出した地域にエリアメールを送信してもよい。
【００２４】
記憶部１２は、測定装置３Ａ〜３Ｚそれぞれから受信した時系列の測定値と、測定装置３Ａ〜３ＺのＩＤと位置を対応付けた対応テーブルを保持する。また、記憶部１２は、エリアメールの送信先情報を保持してもよい。
【００２５】
予測部１３は、測定装置３Ａ〜３Ｚ毎に測定値の変化率を計算し、計算した変化率を集計して地域毎の測定値の変化率を求め、ある地域の変化率が周辺地域の変化率よりも際立っている場合、その地域は急激な環境変化（例えば、急激な日照度の低下や気圧の低下）が起きていると判定する。予測部１３は、急激な環境変化が検出された地域にゲリラ豪雨などの突然の激しい降雨のおそれがあると予測する。
【００２６】
表示部１４は、予測部１３による検出結果、収集した測定値、および検出に関する統計情報の表示を行う。
【００２７】
入出力部１５は、予測部１３が用いるパラメータの入力と、予測部１３による検出結果、収集した測定値、および検出に関する統計情報の出力を行う。
【００２８】
測定装置３Ａ〜３Ｚは、測定値を送信する通信部３１と測定対象を測定する測定部３２を備える。測定装置３Ａ〜３Ｚは、定期的に、測定部３２が測定した測定値と測定装置３Ａ〜３ＤのＩＤを管理サーバ１に送信する。必要であれば測定装置３Ａ〜３Ｚの位置情報を管理サーバ１に送信する。測定装置３Ａ〜３Ｚは、管理サーバ１からトリガ信号を受信したときに測定値を管理サーバ１に送信してもよい。この場合、管理サーバ１はトリガ信号を各測定装置３Ａ〜３Ｚに定期的に送信する。
【００２９】
なお、管理サーバ１が備える各部は、演算処理装置、記憶装置等を備えたコンピュータにより構成して、各部の処理がプログラムによって実行されるものとしてもよい。このプログラムは管理サーバ１が備える記憶装置に記憶されており、磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等の記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。
【００３０】
次に、本実施の形態における管理サーバの動作について説明する。
【００３１】
図２は、本実施の形態における管理サーバ１の処理の流れを示すフローチャートである。
【００３２】
通信部１１は、測定装置３Ａ〜３Ｚから測定値と測定装置３Ａ〜３ＺのＩＤを含むデータを受信し、データを受信した時刻を付与して記憶部１２に記憶させる（ステップＳ１１）。測定装置３Ａ〜３Ｚは、測定装置３Ａ〜３Ｚの位置情報や測定時刻をデータに付与して送信してもよい。
【００３３】
予測部１３は、測定装置３Ａ〜３Ｚ毎に測定値の変化率を計算する（ステップＳ１２）。予測部１３は、所定期間（例えば、ある時刻から現在まで）の測定値の変化率を測定装置３Ａ〜３Ｚ毎に計算し、算出した変化率を測定装置３Ａ〜３ＺのＩＤに関連付けて記憶部１２に記憶させる。測定値の変化率を計算する期間は、予測する環境変化によって異なる。例えば、ゲリラ豪雨を予測する場合は、数分から数十分間における測定値の変化率を計算する。
【００３４】
そして、予測部１３は、変化率が周辺地域より際立っている地域を検出する（ステップＳ１３）。予測部１３は、予め設定した地域毎に変化率を統計処理して各地域の変化率を求め、求めた変化率を周辺地域と比べたときに、変化率の差または比率が所定値以上の地域を環境が変化した地域として検出する。変化率を統計処理する方法としては、例えば、その地域の変化率の最頻値や中央値を求める方法や、測定値の主要な固まりから大きく外れた外れ値を排除して平均値を求める方法などがある。あるいは、予測部１３は、測定装置３Ａ〜３Ｚ毎に求めた変化率を使って測定装置３Ａ〜３Ｚをクラスタリングし、変化率を周辺のクラスタと比べて、変化率の差または比率が所定値以上のクラスタを環境が変化した地域として検出する。
【００３５】
必要であれば、通信部１１は、ステップＳ１３で検出した地域にエリアメールを送信する（ステップＳ１４）。例えば、急激な日照度の低下や気圧の低下が起きた地域にゲリラ豪雨のおそれがあることをエリアメールにより通知する。
【００３６】
以上説明したように、本実施の形態によれば、通信部１１が高密度で多数配置された測定装置３Ａ〜３Ｚから測定値を受信し、予測部１３が測定装置３Ａ〜３Ｚ毎に測定値の変化率を計算して集計し、地域毎の測定値の変化率を求め、地域毎の変化率を周辺地域の変化率と比較することで、急激な環境変化が起きている地域を検出することができる。
【００３７】
また、本実施の形態によれば、測定装置３Ａ〜３Ｚとして、太陽光発電装置やウェアラブル端末などのこれから普及し、高密度で多数配置されることが見込まれる装置を用いることで、予測のために新たな測定機能や通信機能を追加する必要がない。
【００３８】
以下で、ゲリラ豪雨を予測する２つの実施例を説明する。局地的大雨をもたらす積乱雲もしくはスーパーセルは、発生時に強烈な上昇気流（低気圧）を伴うことが多い。また、その配下は大きな日陰に覆われることになる。実施例１，２は、高密度の観測網でリアルタイムに日照度もしくは気圧を測定し、統計処理することで、積乱雲が発生しやすい地域を特定する方法である。
【００３９】
（実施例１）
まず、太陽光発電装置の発電量や発電効率を用いて局所的に発生する集中豪雨を事前に予測する実施例について説明する。
【００４０】
スマートハウスや省エネの励行により太陽光発電の普及が進んでいる。太陽光発電装置は発電量をモニタリングしているので、発電量の時系列的変化から豪雨危険度を判断し、局所的に発生する集中豪雨を事前に予測できる。天候が悪くなり日照度が低下すると発電効率が低下する。発電効率が急落したエリアは、日照度が急激に低下しており、天候が悪化する可能性が高いと判定する。日照量計を利用する方法も考えられるが、必ずしも天候悪化の予測に必要な場所に日照量形が設置されている保証はなく、予測に必要な測定ポイント数を確保できる保証もない。本実施の形態では、太陽光発電装置の発電量や発電効率を利用するので、太陽光発電が普及するのに伴い、測定箇所や測定ポイント数の問題は解消される。以下、実施例１について図面を用いて説明する。
【００４１】
図３は、実施例１における環境変化検出システムの全体構成図である。
【００４２】
実施例１では、測定装置３Ａ〜３Ｚとして太陽光発電装置を用い、測定装置３Ａ〜３Ｚは、発電量あるいは発電効率を測定して管理サーバ１に送信する。
【００４３】
以下、図２で示したフローチャートに沿って実施例１の動作について説明する。
【００４４】
測定装置３Ａ〜３Ｚは、定期的に発電量または発電効率を測定し、発電量または発電効率と測定装置３Ａ〜３ＺのＩＤを含むデータを管理サーバ１に送信する。管理サーバ１は、データに受信時刻を付与し、測定装置３Ａ〜３Ｚ毎に時系列データとして記憶する（ステップＳ１１）。
【００４５】
管理サーバ１は、所定のタイミングで、各測定装置３Ａ〜３Ｚの発電量または発電効率の変化率を計算する（ステップＳ１２）。管理サーバ１は、測定装置３Ａ〜３Ｚ毎に、所定の時刻から現在までの発電量または発電効率を読み出して、発電量または発電効率の変化率を計算し、計算した変化率に測定装置３Ａ〜３Ｚの位置を対応付ける。測定装置３Ａ〜３Ｚの位置は、測定装置３Ａ〜３ＺのＩＤと位置を対応付けた対応テーブルから知ることができる。
【００４６】
管理サーバ１は、変化率が周辺地域より際立っている地域、あるいは、変化率を使ってクラスタリングを行い、変化率が周辺地域より際立っているクラスタを集中豪雨の起こりうる地域として判定する（ステップＳ１３）。
【００４７】
そして、集中豪雨の起こりうる地域として判定したエリアにエリアメールを送信する（ステップＳ１４）。
【００４８】
実施例１によれば、天候が悪くなり日照度が低下することで太陽光発電装置の発電効率が低下することを利用し、広範囲の多数の太陽光発電装置から発電量あるいは発電効率を受信し、急激に日照度が低下した地域を検出することで、集中豪雨の起こりうる地域を予測することができる。実施例１では、ある程度の範囲、ある程度の集団の発電量あるいは発電効率を統計処理することで、太陽光発電装置ごとの特性や故障、ゴミが付着するなどの個別の事情による日陰具合による変動を回避することができる。
【００４９】
（実施例２）
次に、ウェアラブル端末で測定される人体のバイタル情報を用いて局所的に発生する集中豪雨を事前に予測する実施例２について説明する。
【００５０】
スマートウォッチなどのウェアラブル端末の普及が進んでいる。ウェアラブル端末を使って心拍数、体温、血圧等の詳細なバイタル情報を取得することができる。心拍数、体温、血圧等のバイタル情報は気圧・気温等の外的要因の影響を受けることから、バイタル情報の時系列変化から気圧の変化を推定し、局所的に発生する集中豪雨を事前に予測できる。また、大量のバイタル情報を統計処理することで、個々人の運動等による擾乱を排除することができる。以下、実施例２について図面を用いて説明する。
【００５１】
図４は、実施例２における環境変化検出システムの全体構成図である。
【００５２】
実施例２では、測定装置３Ａ〜３Ｚとしてウェアラブル端末を用い、測定装置３Ａ〜３Ｚは、人体のバイタル情報を測定して管理サーバ１に送信する。
【００５３】
以下、図２で示したフローチャートに沿って実施例１の動作について説明する。
【００５４】
測定装置３Ａ〜３Ｚは、定期的に心拍数や血圧などのバイタル情報を測定し、測定装置３Ａ〜３Ｚであるウェアラブル端末を保持しているユーザのＩＤ、位置情報、およびバイタル情報を含むデータを管理サーバ１に送信する。管理サーバ１は、データに受信時刻を付与し、ユーザ毎に時系列データとして記憶する（ステップＳ１１）。
【００５５】
管理サーバ１は、所定のタイミングで、各ユーザのバイタルの変化率を計算する（ステップＳ１２）。管理サーバ１は、ユーザ毎に、所定の時刻から現在までのバイタル情報を読み出して、バイタル情報の変化率を計算し、計算した変化率にユーザの位置を対応付ける。
【００５６】
管理サーバ１は、変化率が周辺地域より際立っている地域、あるいは、変化率を使ってクラスタリングを行い、変化率が周辺地域より際立っているクラスタを集中豪雨の起こりうる地域として判定する（ステップＳ１３）。
【００５７】
そして、集中豪雨の起こりうる地域として判定したエリアにエリアメールを送信する（ステップＳ１４）。
【００５８】
実施例２によれば、積乱雲が発生しやすい低気圧が発生することで低気圧によって生体を押さえつける力が弱まり、それに対する生体反射が起こることを利用し、多数のウェアラブル端末から人体のバイタル情報を受信し、気圧が低下した地域を検出することで、集中豪雨の起こりうる地域を予想することができる。気圧の変化による生体反射の類似例としては、水圧がかかった深海から浮上する際に血管内の気体が膨張することによる潜水症等が挙げられる。実施例２では、ある程度の範囲、ある程度の集団のバイタル情報を統計処理することで、バイタル情報の変動の個人差（運動中であるか否かなど）を排除することができる。
【００５９】
次に、ゲリラ豪雨などの気候変動予測以外で、大量のバイタル情報を統計処理して感動等の官能評価をする例について説明する。人がリラックスすると血圧や心拍数が下がったり、興奮すると血圧や心拍数が上がったりするので、これらのバイタル情報を収集して分析することで官能評価が可能となる。
【００６０】
第１の利用シーンとして、映画館の観客のバイタル情報を統計処理して感情の起伏を抽出し、映画を評価する例が考えられる。具体的には、映画の上映時間をいくつかの区間に分けて、バイタル情報の変化率が大きい区間を映画の盛り上がりの場面であると評価する。
【００６１】
第２の利用シーンとして、電車等の公共輸送機関の乗客のバイタル情報を統計処理して不快感を抽出し、乗り心地を評価する例が考えられる。
【００６２】
第３の利用シーンとして、マンション等の建物の上層階と下層階の住人のバイタル情報を統計処理して住み心地を評価する例が考えられる。フロア間の設備条件が同じ場合、高さに起因した住み心地を評価できる。また、体温調節に対する反射により平均的な暑い寒いがわかる。
【符号の説明】
【００６３】
１…管理サーバ
１１…通信部
１２…記憶部
１３…予測部
１４…表示部
１５…入出力部
３Ａ〜３Ｚ…測定装置
３１…通信部
３２…測定部
１００…ネットワーク
【図１】
0006325429.tif 000002
【図２】
0006325429.tif 000003
【図３】
0006325429.tif 000004
【図４】
0006325429.tif 000005