(57)【要約】【課題】グループの状態、グループメンバ間の相互関係の状態を判定し、個人が構成するグループに対する推薦情報を提示する。【解決手段】取得手段は、グループの個人のそれぞれについて、当該グループ内の変化が起きるより前の時点において、複数の第１生体データを取得するとともに、前記グループ内の変化が起きた後の時点において、複数の第２生体データを取得する。判断手段は、前記複数の第１生体データ及び前記複数の第２生体データから、前記グループの個人についての生体状態を判断する。提示手段は、前記第１及び第２生体データと前記生体状態とに基づいて、前記グループの個人についての推薦情報を提示する。【選択図】図１４
2017073104.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
グループの個人のそれぞれについて、当該グループ内の変化が起きるより前の時点における複数の第１生体データ及び、前記グループ内の変化が起きた後の時点における複数の第２生体データを取得する取得手段と、
前記複数の第１生体データ及び前記複数の第２生体データから、前記グループの個人についての生体状態を判断する判断手段と、
前記第１生体データ及び第２生体データと前記生体状態とに基づいて、前記グループの個人についての推薦情報を提示する提示手段と、
を含む情報処理装置。
【請求項２】
前記グループ内の変化は、グループに参加するメンバーの変化、グループのマネジメントの変化、グループの異なる場所への移動、または日の変化のうち少なくとも１つを含む、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記取得手段は、前記第１生体データとして、第１の個人が第２の個人と一緒にいない場合の当該第１の個人の第１の心拍数を取得するとともに、前記第２生体データとして、前記第１の個人が前記第２の個人と一緒にいる場合の前記第１の個人の第２の心拍数を取得し、
前記提示手段は、前記第２の心拍数と前記第１の心拍数とを比較して前記第１の個人に対する推薦情報を提示する、
請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
予め定められた期間にわたって、予め定められた間隔で、前記取得手段によって個人のそれぞれについて取得され、記録されたグループの複数の個人の生体データを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に接続された請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の情報処理装置と、
を含むシステム。
【請求項５】
グループの個人のそれぞれについて、当該グループ内の変化が起きるより前の時点において、複数の第１生体データを取得し、
前記グループの個人のそれぞれについて、前記グループ内の変化が起きた後の時点において、複数の第２生体データを取得し、
前記複数の第１生体データ及び前記複数の第２生体データから、前記グループの個人についての生体状態を判断し、
前記第１生体データ及び第２生体データと前記生体状態とに基づいて、前記グループの個人についての推薦情報を提示する、
推薦情報提示処理をプロセッサに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推薦情報を提示する情報処理装置、システム及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
様々な身体パラメータを測定し、装着者の健康増進支援に利用可能な健康データを提供するための身体センサを含む技術開発に対する圧力が次第に大きくなってきている。また、皮膚電気センサのような、事前に判定された一群の人々の状態に基づいてユーザの状態を予測するためのセンサもある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
例えばあるグループについて共通の状態を誘起するイベント、例えば映画の一シーンなど、の下に置いて、そのグループの皮膚電気活動を判定して特性を生成することがある。そして、未知の情況下での個人の皮膚電気活動を測定し、それを特性と比較することでその個人が特定の状態にあるかどうかを判定してもよい。
【０００４】
しかしながら上記技術では、グループの状態、またはグループメンバ間の相互関係の状態を判定することはできない。また、そのような技術は、そのグループの個人について感知した生体データに基づいて、その個人が構成するグループに対する推薦情報を自動的に決定することはできない。
【０００５】
本発明は、グループの状態、グループメンバ間の相互関係の状態を判定し、個人が構成するグループに対する推薦情報を提示することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１の態様は、情報処理装置であって、グループの個人のそれぞれについて、当該グループ内の変化が起きるより前の時点における複数の第１生体データ及び、前記グループ内の変化が起きた後の時点における複数の第２生体データを取得する取得手段と、前記複数の第１生体データ及び前記複数の第２生体データから、前記グループの個人についての生体状態を判断する判断手段と、前記第１生体データ及び第２生体データと前記生体状態とに基づいて、前記グループの個人についての推薦情報を提示する提示手段と、を含む。
【０００７】
第２の態様は、第１の態様の情報処理装置であって、前記グループ内の変化は、グループに参加するメンバーの変化、グループのマネジメントの変化、グループの異なる場所への移動、または日の変化のうち少なくとも１つを含む。
【０００８】
第３の態様は、第１または第２の態様の情報処理装置であって、前記取得手段は、前記第１生体データとして、第１の個人が第２の個人と一緒にいない場合の当該第１の個人の第１の心拍数を取得するとともに、前記第２生体データとして、前記第１の個人が前記第２の個人と一緒にいる場合の前記第１の個人の第２の心拍数を取得し、前記提示手段は、前記第２の心拍数と前記第１の心拍数とを比較して前記第１の個人に対する推薦情報を提示する。
【０００９】
第４の態様は、システムであって、予め定められた期間にわたって、予め定められた間隔で、前記取得手段によって個人のそれぞれについて取得され、記録されたグループの複数の個人の生体データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に接続された第１〜第３の何れかの態様の情報処理装置と、を含む。
【００１０】
第５の態様は、プログラムであって、グループの個人のそれぞれについて、当該グループ内の変化が起きるより前の時点において、複数の第１生体データを取得し、前記グループの個人のそれぞれについて、前記グループ内の変化が起きた後の時点において、複数の第２生体データを取得し、前記複数の第１生体データ及び前記複数の第２生体データから、前記グループの個人についての生体状態を判断し、前記第１生体データ及び第２生体データと前記生体状態とに基づいて、前記グループの個人についての推薦情報を提示する、推薦情報提示処理をプロセッサに実行させる。
【発明の効果】
【００１１】
第１及び第５の態様によれば、グループの状態、グループメンバ間の相互関係の状態を判定し、個人が構成するグループに対する推薦情報を提示することを可能とする。
【００１２】
第２の態様によれば、グループに参加するメンバーの変化、グループのマネジメントの変化、グループの異なる場所への移動、または日の変化から、推薦情報を提示することが可能となる。
【００１３】
第３の態様によれば、第１の個人と第２の個人とが一緒にいる場合の影響から推薦情報を提示することができる。
【００１４】
第４の態様によれば、予め定められた期間の間に起きた変化を元に推薦情報を提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】例示的な実施形態による、様々な装着型センサ例の図である。
【図２】例示的な実施形態による、センサ装置のハードウェア構成例及びセンサコンピュータのハードウェア構成例の図である。
【図３】例示的な実施形態による、会議室の非装着型センサ構成例の図である。
【図４】例示的な実施形態による、図３の会議室内のテーブルにおけるテーブルセンサの動作例を示す図である。
【図５】例示的な実施形態による、図３の会議室内の椅子における非装着型センサの例を示す図である。
【図６Ａ】例示的な実施形態による、図５の椅子のセンサの動作例を示す図である。
【図６Ｂ】例示的な実施形態による、図５の椅子のセンサの動作例を示す図である。
【図７Ａ】別の例示的な実施形態による、図５の椅子のセンサの動作例を示す図である。
【図７Ｂ】別の例示的な実施形態による、図５の椅子のセンサの動作例を示す図である。
【図８Ａ】別の例示的な実施形態による、図５の椅子のセンサの動作例を示す図である。
【図８Ｂ】別の例示的な実施形態による、図５の椅子のセンサの動作例を示す図である。
【図９】例示的な実施形態による、オフィスのフロアの非装着型センサ構成例の図である。
【図１０】例示的な実施形態による、建物の非装着型センサ構成例の図である。
【図１１】別の例示的な実施形態による、建物の非装着型センサ構成例の図である。
【図１２】例示的な実施形態による、日本企業の非装着型センサ構成例の図である。
【図１３】例示的な実施形態による、世界企業の非装着型センサ構成例の図である。
【図１４】例示的な実施形態による、システムの概念ブロック図である。
【図１５】別の例示的な実施形態による、システムの概念ブロック図である。
【図１６】さらに別の例示的な実施形態による、システムの概念ブロック図である。
【図１７】例示的な実施形態による、コンピュータサーバの概念ブロック図である。
【図１８】例示的な実施形態による、システムの概念フレームワークを示す図である。
【図１９】例示的な実施形態による、図１６のシステムの動作のフローチャート図である。
【図２０】例示的な実施形態による、個人の感知を示すフローチャート図である。
【図２１】例示的な実施形態による、データ解析動作のフローチャート図である。
【図２２】例示的な実施形態による、推薦情報システム動作の概念ブロック図である。
【図２３】例示的な実施形態による、会議中の個人の例を示す図である。
【図２４】例示的な実施形態による、図２３の個人の代表的な生体データを表す図である。
【図２５】別の例示的な実施形態による、図２３の個人の代表的な生体データを表す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
上記及びその他の態様並びに特徴は、添付の図面を参照してその例示的な実施形態を詳細に説明することでより明らかとなるであろう。
【００１７】
以下においては、例示的な実施形態を示す添付の図面を参照して、例示的な実施形態をより詳細に説明する。ただし、本発明の概念は異なる形態でも実現可能であり、本明細書に示す例示的な実施形態に限定されるものと考えるべきではない。むしろ、これらの例示的な実施形態は、本開示が、本発明の概念の範囲を当業者に完全に伝達するために提供される。
【００１８】
明細書全体を通じて、同一参照符号は同一部品を示す。
【００１９】
例示的な実施形態の説明の文脈及び特許請求の範囲の文脈における、単数の構成要素は、断りがない限り、または内容的に明らかな矛盾がない限り、単数及び、複数のいずれの構成要素も含むものと見なすべきである。「備える」、「有する」、「含む」、「含有する」という用語は、断りがない限り開放形式の用語（すなわち「他の構成要素も含み得る」ことを意味する）と見なされるべきである。
【００２０】
断りがない限り、本明細書に使用するすべての技術用語および科学用語は、本発明の概念が属する分野の当業者により、一般的に理解される意味と同じ意味を持っている。本明細書に記載されているあらゆる例または例示的用語の使用は、本発明の概念をよりよく説明することだけを意図するものであり、特に明記しない限り、本発明の概念の範囲を制限するものではない。さらに、異なる定義をしない限り、一般的な辞書に定義されているすべての用語は、一般的な定義の範囲を超えて解釈されるべきではない。
【００２１】
本発明の概念は、例示的な実施形態を示す斜視図、断面図、及び／又は平面図を参照して説明される。例示的な実施形態は示された形態であることを意図するものではなく、実装が変わることにより生じ得る、あらゆる変化と変更を含んでいる。したがって、図面に示した領域は模式的に描かれており、領域の形状は説明のためだけに呈示されたものであり、本発明を制限しない。
【００２２】
さらに、以下の記述においては、「個人」及び「人」という用語は、文脈上明らかに異なる場合を除き、互換的に使用されている。また、「グループ」という用語は、文脈上明らかに異なる場合を除き、複数の個人を表している。
【００２３】
携帯型装置の数の急増とともに、ウェアラブルコンピュータ技術の開発が強く要請されてきている。これは、例えば、コンピュータ及び、カメラが嵌め込まれたメガネであり、ユーザが車を運転したり買い物をしたりしているときに携帯型装置のハンドフリー操作を可能とする。
【００２４】
また、様々な健康データを測定する様々な身体センサを含む、ウェアラブルコンピュータ技術の開発への圧力も高まっている。一例として、所定の時間内にどれだけの歩数分歩行したかを測定する、ウェアラブル歩数計がある。また、手首に装着してユーザの心拍数を測るセンサを含んだ装置もある。このデータは後でダウンロードしてコンピュータ上でグラフとして閲覧して、ユーザがフィットネスプログラムを変更できるようになっていてもよい。いくつかの場合には、心拍数データがリアルタイムでユーザに表示されて、フィットネス活動中に運動過多にならないようにすることができる。また、例えば装着者の皮膚の皮膚電気活動（例えば皮膚の電導性）を測定する装着型センサ技術もある。
【００２５】
また、ビデオカメラやサーマルカメラ、スマートチェアなどのような非装着型センサもあり、これは例えば心拍数や呼吸数、体温などの別の生体データを測定するためのセンサである。心拍数や皮膚電気活動などの測定された生体データは、次にコンピュータ技術に組み込まれて生体解析がなされ、様々な生体評価が行われる。例えば、皮膚電気センサを装着した一群の人が制御された環境内に入れられて、共通の経験をするようにされてもよい。この環境には、心拍数や体温のような追加的な非装着型センサが含まれていてもよい。共通の経験は、例えば恐怖をそそるシーンや平和に満ちたシーンのような様々なシーンを含む映画を見ることであったりする。身体と環境センサとに無線接続されたコンピュータは、グループの人たちが様々なシーンを見ている間に、その生体変化を測定することができる。コンピュータが次にグループからの生体測定を解析、処理して、経験が共有される制御された状態に基づいて、恐怖などのような生体状態を示す基準シグネチャを生成してもよい。こうして例えば、恐怖や不安の基準シグネチャが制御グループから判定され、また幸福や平穏の基準シグネチャもまた判定され得る。基準シグネチャは次に格納されて、個人の生体状態の判定に利用することができる。
【００２６】
個人の生体状態を判定する際には、未知の状況にいる個人からの生体データを感知し、グループから導出されたこれらの基準シグネチャと比較してユーザの生体状態を判定するようにしてもよい。一例として、その個人がコンピュータに接続された皮膚電気及び心拍数のセンサを持つ装置を装着していてもよい。コンピュータはその個人の生体活動を感知して、その個人の測定プロファイルを生成する。この測定プロファイルが基準シグネチャの１つによく一致すれば、コンピュータはその人の生体データに基づいて、その人が基準シグネチャに対応する生体状態にあると判定することができる。例えば、その人の測定された皮膚電気プロファイルが恐怖に対する基準シグネチャによく一致していれば、コンピュータは、その人が恐怖の生体状態を経験しているところだと判定することができる。他方、その人の測定された皮膚電気プロファイルが幸福に対応する基準シグネチャによく一致していれば、コンピュータはその人が幸福の生体状態を経験しているところだと判定することができる。
【００２７】
コンピュータは解析を支援するために個人の他のデータを利用することも可能である。例えば、その個人が加速度計も着用していて、コンピュータがその加速度計からその人の運動に関する情報も受信できるものとする。コンピュータが加速度計データからその人が走っている状態であると判定し、かつその人の皮膚電気活動プロファイルが恐怖または不安に対する基準シグネチャに一致する場合には、コンピュータは、その人が実際に恐怖を経験しているのではなく、走ることで発汗しているだけであると判定することができる。
【００２８】
上記のフィットネス測定の例では、コンピュータの処理は比較的単純である。この場合、コンピュータはセンサ１つにつき、心拍数といったような１つのデータポイントを格納すればよい。そうしてこのデータが電話またはパソコンにダウンロードされて解析される。生体状態をモニタする場合、個人の現時点での測定プロファイルが、事前に格納された生体状態に対応する様々な基準シグネチャと比較される。
【００２９】
ただし、この生体解析システムにはいくつかの欠点がある。例えば、生体解析を実行するための関連技術のウェアラブルコンピュータのメモリ及び処理の能力に限界があるために、システムのスケーラビリティに限界がある。すなわち、関連技術のウェアラブル装置のメモリ及び処理の能力では、限られた数の生体データポイントだけしか保管して解析することができない場合がある。
【００３０】
また、ウェアラブルコンピュータ技術の計算能力の限界のためにリアルタイムでグループの人たちの生体状態を解析できる能力にも限界がある、という欠点もある。
【００３１】
例示的な実施形態では、相互接続された装着型センサと、家庭とオフィスビルを含む様々な分散されたロケーションにわたるスマート環境に分散された非装着型センサとの動的ネットワークを用いて、スマート環境内で働き、生活する人たちの人間生理学の変化を解析し、また、ストレス及びうつ症状などの生体かつ感情的な状態を予測または特定する。センサには様々な異なる種類のセンサがあり、例えば触覚センサ、圧力センサ、振動センサ（例えば圧電センサ、ピエゾ抵抗センサ、加速度計）、皮膚電気活動センサ、赤外線カメラ、サーマルカメラ、及び３Ｄカメラであって、これらがスマート環境全体にわたって分散されていて連続的なデータが提供される。連続的なデータはサーバに送信される。これはローカルサーバであってもウェブベースのサーバであってもよいが、そこで生体状態を予測しかつ特定するために、複数の異なる種類のデータからの連続的データが相関付けされる。センサデータはパーソナライズされ、個人は異なるロケーション内に配置されて識別され、様々なロケーションから得られた個人のセンサデータが相関付けされて個人的な生体変化が特定されてもよい。代替的に、または、追加して、複数の異なる人からの生体データが相関付けされて、グループの人たちの生体状態を特定および予測して、経時的な環境への変化が個人およびグループの人たちに対してどのように影響するか、ということを含めて、特定の環境がグループの人たちに与える影響を特定することによって、改善された組織開発を可能としてもよい。そうしてシステムは、組織内の個人及びグループの行動の変化を自動的に評価して推薦情報として提示してもよい。
【００３２】
例えば、オフィス（あるいは、例えば分散型労働環境）において働く人は、分散された装着型および非装着型センサを介してモニタされて生体状態を特定されてもよい。そして、様々なロケーションにわたる個人の生体データの時間変化によって、特定の従業員に元気がないかまたはひどくストレスを受けているか否かを、コンピュータシステムが自動的に判定してもよい。別の例では、老人介護センタの人をモニタして、環境の変化がその人たちの気分にどのように影響するかを自動的に特定して、その環境を変えるように自動的な推薦情報を作成して、推薦情報に従った対処がされてもよい。さらに別の例として、装着型または非装着型のセンサの分散ネットワークを利用して、例えば家庭及び／又はオフィスにおける経時的な変化が、個人のそれぞれまたは個人のグループにどのように影響するかを特定してもよい。コンピュータ化されたシステムが、マイナス及び／又はプラスの効果をもたらす個人またはグループのピンポイントの特定行動への相関を利用してもよい。さらに別の例では、インターネット上で共有される分散された装着型及び非装着型のセンサデータを利用して、異なる環境（例えば、家庭内、病院内またはレストラン内など）が、例えば１年の内の時期、及び／又は地理的なロケーションなどによって、個人及び／又はグループの人達にどのように影響するかを特定してもよい。
【００３３】
図１は、例示的な実施形態による様々な装着型センサの例である。図１に示すように、人Ｐは、１つ以上の装着型センサ１０を人Ｐの体中に配置されていてもよい。例えば人Ｐには、ヘッドセンサ１０−１１、各腕に腕センサ１０−１、１０−２、手首及び／又は手センサ１０−３、１０−４、体センサ１０−５、腰センサ１０−６、脚センサ１０−７、１０−８、及び／又は、足首及び／又は足センサ１０−９、１０−１０が備えられていてもよい。ただし、人Ｐに装着されたセンサ１０のロケーション及び数は単なる例であって、センサ１０の数は図１の例より多くてもよいし、少なくてもよい。いくつかの例示的な実施形態において人Ｐは、人Ｐの様々な生体データを感知する手首センサの形態のセンサを１つだけ持っていてもよい。別の例示的な実施形態において人Ｐは、その人Ｐの様々な生体データを感知する２つ以上のセンサを持っていてもよい。いくつかの例示的な実施形態で人Ｐはまた、その人Ｐの体に取り付けられたセンサコンピュータ５０（図２）も持っていてよい。
【００３４】
いくつかの例示的な実施形態において、複数のセンサ１０の１つ以上がウェアラブルコンピュータ装置の一部として提供されてもよい。例えば、ヘッドセンサ１０−１１はメガネとして実装されたウェアラブルコンピュータの一部として提供されてもよい。いくつかの例示的な実施形態において、複数のセンサ１０の１つ以上がフィットネスバンドとして提供されてもよい。いくつかの例示的な実施形態において、複数のセンサ１０の１つ以上が１つ以上の衣服の一部として与えられてもよい。例えば、ヘッドセンサ１０−１１はヘッドバンドの一部として提供されてもよい。同じように、腕センサ１０−１、１０−２と、体センサ１０−５と、腰センサ１０−６とが、センサジャケット内に、または下着の一部として実装されてもよい。いくつかの例示的な実施形態において、１つ以上のセンサ１０は人Ｐの皮膚に直接取り付けられてもよいし、あるいは人Ｐの皮膚内に埋め込まれていてもよい。いくつかの例示的な実施形態において、１つ以上のセンサ１０は医療装置として実装されてもよい。例えば、腕センサ１０−１、１０−２の１つは、血圧モニタ装置として実装されてもよい。そのような場合、腕センサ１０−１または１０−２は、人Ｐの血圧を測定するために腕に圧力をかける圧力バンドを含んでいてもよい。
【００３５】
複数のセンサ１０には、１つ以上の赤外線または視覚カメラセンサ、温度センサ、圧力センサ、振動センサ、加速度計、圧電センサ、ピエゾ抵抗センサ、歩行センサ、歩数計、血糖センサ、皮膚電気（すなわち皮膚電導度）センサ、心拍センサ、体温センサ、心拍数センサ、血圧センサ、体重センサ、などが含まれてもよいが、これらのセンサに限定されない。
【００３６】
いくつかの例示的な実施形態において、複数のセンサ１０の内の個々のセンサは各々１種類の生体データのみを感知してもよい。例えば、心拍数センサは人Ｐの心拍数のみを感知してよい。他の例示的な実施形態において、複数のセンサ１０の内の個々のセンサが各々１種類以上の生体データを感知してもよい。例えば、心拍数センサは人の心拍数及び皮膚電気電導度を感知してもよい。別の例では、血圧センサは人Ｐの心拍数、心拍変動、及び／又は皮膚電気電導度を感知してもよい。別の例では、心拍数センサは人Ｐの心拍数及び体温を感知してもよい。当業者には、上記のセンサ１０は単なる例であって、人Ｐの生体パラメータの測定に使用可能な任意のセンサが実装可能であり、上記の複数のセンサの範囲に含まれることが理解されるであろう。センサ１０はまた、特定の種類の生体データをある期間にわたり間隔を置いて感知してもよい。例えば、センサ１０は、何分間か、何日間か、何週間か、または何か月間かにわたって、１秒、５秒、１０秒ごとに、または１分、５分、１０分ごとに、心拍数を感知してもよい。センサ１０はこのようにある期間にわたって生体データを追跡し、感知される特定の種類の生体データまたは感知される複数の種類の生体データの、生体データの集合を生成してもよい。
【００３７】
図２（ａ）は、例示的な実施形態によるセンサのハードウェア構成を示している。図２（ａ）に示すようにセンサ１０には、センサユニット１５と、駆動回路２０とアンテナ３５が含まれてよい。いくつかの例示的な実施形態においてセンサ１０には、ストレージ２５及び／又はアクチュエータ３０が含まれてもよい。
【００３８】
センサユニット１５は人Ｐに取り付けられるセンサの部分であって、一般的にはそれぞれの種類のセンサごとに異なっている。例えば、カメラセンサの場合のセンサユニット１５は、カメラレンズとＣＣＤである。皮膚電気センサ用のセンサユニット１５は、皮膚に取り付けられる接触部分であり、それを介して皮膚の電導度が測定される。血圧センサ用のセンサユニット１５は、血管の音を聴く電極であってよい。温度センサ用のセンサユニット１５は、サーミスタであってもよい。
【００３９】
駆動回路２０がセンサ１０の動作を制御してもよい。駆動回路２０がセンサユニット１５の出力を入力として受信し、信号を増幅、フィルタリング、エンコードして、アンテナ３５を駆動する。駆動回路２０には１つ以上のマイクロプロセッサまたはマイクロコントローラが含まれていてもよい。駆動回路２０にはまた、センサユニット１５からの信号をアンテナ３５に供給する前に、増幅、フィルタリング、およびエンコードをする間に一時格納するためのＲＡＭが含まれていてもよい。いくつかの例示的な実施形態において、駆動回路２０は未処理の生体データを受信して、アンテナ３５を介して送信してもよい。別の実施形態において、駆動回路２０は未処理の生体データに前処理を行ってもよい。前処理としては、例えばデータの集積、データのフィルタリング、データのタイムスタンピング処理、などが含まれてもよい。いくつかの例示的な実施形態において、センサ１０には、人Ｐ上のセンサ１０のロケーションを示すロケーション情報３３が提供されてもよい。ロケーション情報３３は記述式（例えば「左手首」）であってもよいし、ロケーションを示す識別子（例えばＩＤ００１＝左手首）を含んでいてもよい。いくつかの例示的な実施形態において、ロケーション情報３３は、センサ１０を装着している人Ｐの身元情報を備えていてもよい。いくつかの例示的な実施形態において、駆動回路２０は、送信前に、未処理の生体データまたは前処理済みの生体データにロケーション情報３３を付加してもよい。
【００４０】
アンテナ３５はセンサコンピュータ５０へ送信するための、例えば近距離無線通信（ＮＦＣ）アンテナ、ブルートゥース（登録商標）アンテナ、または、その他の近接通信アンテナであってもよいし、あるいは、その人Ｐからより遠距離に位置するローカルサーバへデータを直接送信するための高周波（ＲＦ）アンテナであってもよい。ローカルサーバについては後で説明する。
【００４１】
いくつかの例示的な実施形態において、センサユニット１５からのデータを長期間格納するための、ハードディスク装置または不揮発性メモリなどのようなストレージ２５がセンサ１０に含まれていてもよい。いくつかの例示的な実施形態において、センサ１０はアクチュエータ３０を含んでいてもよい。例えばセンサ１０が血圧モニタである場合、センサ１０には人Ｐの血圧を測るために人Ｐの腕に圧力を印加するアクチュエータ３０としてのポンプが含まれていてもよい。別の例として血糖センサの場合、センサ１０には人Ｐの皮膚に穿刺して血糖測定用の血液を吸い出すアクチュエータ３０としての針及びバネが含まれていてもよい。
【００４２】
図２（ｂ）は、例示的な実施形態による、センサコンピュータ５０のハードウェア構成を示している。図２（ｂ）に示すように、センサコンピュータ５０には、第１のアンテナ５５、第１の通信回路６０、マイクロプロセッサ７５、バス８０、およびストレージ８５が含まれていてもよい。第１のアンテナ５５、第１の通信回路６０、マイクロプロセッサ７５、およびストレージ８５はバス８０を介して、電気的かつ通信可能に互いに接続されている。ここで、第１の通信回路６０は、取得手段の一例である。
【００４３】
マイクロプロセッサ７５は、１つ以上のマイクロプロセッサを含み、センサコンピュータ５０の全体の動作を制御することができる。
【００４４】
第１のアンテナ５５は、図２（ａ）のセンサ１０のアンテナ３５から無線で信号を受信し、そのセンサ信号を第１の通信回路６０へ提供してもよい。
第１のアンテナ５５及び第１の通信回路６０は、ＮＦＣ通信、ブルートゥース（登録商標）、またはその他の近接通信形式に従って動作してもよい。
【００４５】
第１の通信回路６０はアンテナ５５から受信した信号を、マイクロプロセッサ７５の制御の下でバス８０を介してストレージ８５に転送してもよい。センサコンピュータ５０は１つ以上のセンサからの未処理の生体データまたは前処理された生体データを格納してもよい。センサコンピュータ５０は信号内に提供されたロケーション情報３３に関連するデータを格納してもよい。
【００４６】
いくつかの例示的な実施形態において、センサコンピュータ５０にはストレージ８５のコンテンツを別のコンピュータにアップロードするために、そのコンピュータへ有線接続するためのコネクタ７２が含まれていてもよい。いくつかの例示的な実施形態において、センサコンピュータ５０には第２のアンテナ６５及び第２の通信回路７０が含まれていてもよい。第２のアンテナ６５及び第２の通信回路７０は高周波（ＲＦ）またはＷｉ−Ｆｉ通信形式に従って動作し、後で説明するローカルサーバなどの別のコンピュータへストレージ８５のコンテンツを送信するために、コネクタ７２の代わりまたはそれに追加して利用されてもよい。いくつかの例示的な実施形態において、センサコンピュータ５０にはディスプレイ９０及び／又は入力／出力（Ｉ／Ｏ）装置９５が含まれていてもよい。ディスプレイ９０は１つ以上のセンサからの様々なデータの表示に使用されてもよい。例えば、人Ｐがデータをチェックしたり、あるいはそのデータを利用したりするために、ディスプレイ９０は、人Ｐの血圧、心拍数、または皮膚電気データを表示することができる。Ｉ／Ｏ装置９５にはセンサコンピュータ５０とのインタフェースとなる様々なボタンが含まれていて、１つ以上のセンサ１０からのデータの基本運用のために利用されてもよい。例えば、Ｉ／Ｏ装置９５はストレージ８５を消去したり、センサコンピュータ５０または１つ以上のセンサ１０の診断をしたりすることに使用されてもよい。
【００４７】
動作時にいくつかの例示的な実施形態においては、センサコンピュータ５０が複数のセンサ１０の内の１つのセンサと共に使用されてもよい。例えば、センサコンピュータ５０が血圧センサと共に使用されて、そのセンサのアクチュエータ３０を駆動する処理能力をより大きくするようにしてもよい。他の例示的な実施形態では、センサコンピュータ５０が人Ｐの複数のセンサ１０と共に使用されてもよい。この場合、センサコンピュータ５０は、複数のセンサ１０からの未処理すなわち処理前の生体データの集中ストレージを提供する。複数のセンサ１０がＮＦＣやその他の近距離通信を利用する例示的な実施形態においては、センサコンピュータ５０はリピータとして動作して、未処理すなわち処理前のデータを、後で説明するローカルサーバへリアルタイムで送信してもよい。
【００４８】
図３は、例示的な実施形態による、会議室の非装着型センサ構成例である。図３に示すように、会議室３００には、１つ以上の壁３０５、複数のルームセンサ３１０、テーブル３２０、複数のテーブルセンサ３３０、ボード３４０、筆記具３４５、イレーザ３５０、椅子３６０、および複数の椅子センサ５１０がある。テーブルセンサ３３０及び椅子センサ５１０は後で詳細に説明する。
【００４９】
非装着型センサの構成には、複数の部屋センサ３１０、複数の椅子センサ５１０、及び複数のテーブルセンサ３３０を含む複数の非装着型センサが含まれる。複数の部屋センサ３１０には、壁センサ３１０−１、３１０−３、３１０−４、３１０−５、およびコーナセンサ３１０−２が含まれる。複数のテーブルセンサ３３０には、コーナセンサ３３０−１、３３０−２、３３０−３、およびテーブル表面センサ３３０−５がある。いくつかの例示的な実施形態において、テーブルセンサ３３０は、テーブルの端部に沿って、またはテーブルの下側に配置されていてもよい。図には示されていないが、非装着型センサには、照明器具、及び／又は会議室天井のドームにつけられたセンサも含まれてよい。
【００５０】
壁センサ３１０−４には、ボード３４０を撮像するカメラも含まれてよい。ボード３４０は、黒板であってもよいし、ホワイトボードであってもよいし、電子黒板であってもよい。センサ３１０−５には、ボード３４０を撮像するカメラ、及び／又はボード３４０に描かれているものの物理的なコピーをとることができるプリンタが含まれてもよい。
【００５１】
非装着型センサのそれぞれには、１つ以上のカメラセンサ、温度センサ、赤外線センサ、近接センサ、圧力センサ、皮膚電気活動度センサ、振動センサ、および運動センサ、が含まれてよい。
【００５２】
非装着型センサのハードウェア構成は、非装着型センサが一般的にローカルサーバに有線接続されていることを除けば、図２（ａ）に示し、上で説明したセンサ１０と同様であってよい。ローカルサーバについては後で説明する。ただし、いくつかの例示的な実施形態においては１つ以上の非装着型センサで有線接続が省略されてもよい。その場合、アンテナ３５及び駆動回路２０が、ＲＦ及びＷｉ−Ｆｉのような広範囲通信形式によりローカルサーバと通信する。
【００５３】
図４は、例示的な実施形態による、図３の会議室内のテーブルにおけるテーブルセンサの作用例である。図４に示すように、テーブル３２０にはテーブルセンサ３３０−５ａ、３３０−５ｂがあってもよい。テーブルセンサ３３０−５ａ、３３０−５ｂは例えば圧力センサであって、複数の圧力センサがアレイ状に配置されていてもよい。
【００５４】
非装着型センサ３３０のそれぞれには、１つ以上のカメラセンサ、温度センサ、赤外線センサ、近接センサ、皮膚電気活動度センサ、振動センサ、圧力センサ、および運動センサが含まれていてよい。
【００５５】
非装着型センサ３３０のハードウェア構成は、非装着型センサ３３０が一般的にローカルサーバに有線接続されていることを除けば、図２（ａ）に示し、上で説明したセンサ１０と同様であってよい。ローカルサーバについては後で説明する。ただし、いくつかの例示的な実施形態においては１つ以上の非装着型センサで有線接続が省略されてもよい。その場合、アンテナ３５及び駆動回路２０が、ＲＦ及びＷｉ−Ｆｉのような広範囲通信形式によりローカルサーバと通信する。
【００５６】
動作時に、テーブルセンサ３３０−５ａは人Ｐ１の腕が軽い圧力でテーブルに置かれている圧力を感知し、他方テーブルセンサ３３０−５ｂは人Ｐ２の肘が強い圧力でテーブルを押していることを感知し得る。一例として、単位時間当たりの圧力変化の量が閾値よりも小さい場合には、コンピュータは、人が寛いで聞いている状態か平穏な状態にあることを示す傾向の姿勢である可能性が高いと判断し得る。反対に、単位時間当たりの圧力変化の量が閾値以上である場合には、コンピュータは、人が積極的に議論している状態か興奮している状態にあることを示す傾向の姿勢である可能性が高いと判断し得る。すなわち、コンピュータは圧力センサ３３０−５ａからの圧力データを、人Ｐ１が寛いで聞いている状態か平穏な状態にあることを示す傾向にある１つのデータポイントとして解析し得る。他方、コンピュータは圧力センサ３３０−５ｂからの圧力データを、人Ｐ２が積極的に議論している状態か興奮している状態にあることを示す傾向にある１つのデータポイントとして解析し得る。ここで説明したデータポイントは短時間での複数のデータサンプルを含み得ることに留意されたい。例えば、圧力センサ３３０−５ｂからの複数サンプルが、Ｐ２によりかけられた圧力が５分間の間変化しなかったか、もしくは過去７分間の間１０秒ごとに変化していることを示す場合である。また、コンピュータは、人Ｐ１が実際に寛いでいるのか、寝ているのか、聞いているのかどうかを、１つのデータポイントから高い確度で判定することはできないことにも留意されたい。同じように、コンピュータは、人Ｐ２が実際に興奮しているのか、怒っているのか、積極的に関わっているのか、単純に集中して聞いているのかどうかを、１つのデータポイントから高い確度で判定することはできないことにも留意されたい。これらの場合においては、正確な判定となる確度を上げるためにコンピュータは他のセンサからの追加データを感知してもよい。
【００５７】
図５は、例示的な実施形態による、椅子の非装着型センサ構成の一例である。図５に示すように、椅子５００には、座部５０５、背もたれ５１５、ヘッドレスト５２０、調節機構５２５、柱脚５４０、台座５４５が含まれている。台座５４５には、その端部にキャスタ５５５が付いたいくつかの腕５５０が含まれている。図５は側面形状を示しており、１つのひじ掛け５３０しか示されていない。しかし、ひじ掛け５３０は２つ含まれている。さらに、図５に示す椅子５００は単なる例であって椅子は任意の種類のものであってよい。椅子５００は、図３の会議室にある椅子の１つであってもよい。
【００５８】
椅子５００には椅子のあちこちに配置された複数のセンサ５１０も含まれている。非装着型センサ構成として、複数のセンサ５１０が含まれている。例えば、座部５０５にはセンサ５１０−１と５１０−２が含まれ、ひじ掛け５３０にはそれぞれにセンサ５１０−４、５１０−５、５１０−６が含まれ、ヘッドレスト５２０にはセンサ５１０−７が含まれ、背もたれ５１５にはセンサ５１０−８、５１０−９が含まれ、調節機構５２５にはセンサ５１０−１０が含まれ、柱脚５４０にはセンサ５１０−１１が含まれ、台座５４５にはセンサ５１０−１２が含まれていてもよい。ただし、これは単に一例であって、センサの数は図５に示すものよりも多くてもよいし少なくてもよいし、センサの位置は図５に示すものとは違っていてもよい。例えば、図５に示す座部５０５には２つのセンサ５１０−１と５１０−２がある。しかし座部５０５には、より詳細な情報を提供するためにもっと多くのセンサ５１０があってもよい。別の例として、調節機構５２５の複雑さの度合いに応じて調節の角度または領域のそれぞれの情報を提供できるように、調節機構５２５には複数のセンサ５１０が含まれていてもよい。
【００５９】
非装着型センサのそれぞれには、１つ以上のカメラセンサ、温度センサ、赤外線センサ、近接センサ、圧力センサ、皮膚電気活動度センサ、および運動センサが含まれていてもよい。
【００６０】
非装着型センサのハードウェア構成は、前述した図２（ａ）のセンサ１０と同様であってよい。
【００６１】
前述した装着型センサと同様に、いくつかの例示的な実施形態において、複数のセンサ３１０、３３０、５１０の内の個々のセンサは、１種類の生体データのみを感知してもよい。例えば、視覚カメラセンサは視覚画像のみを感知してもよい。別の例として、圧力センサは圧力のみを感知してもよい。ほかの例示的な実施形態において、複数のセンサ３１０、３３０、５１０の内の個々のセンサは、１種類以上の生体データを感知してもよい。例えば、カメラセンサは視覚画像及び赤外線画像とを感知してもよい。別の例では、カメラセンサは視覚画像及び個人または環境の温度画像を感知してもよい。別の例として運動センサはまた、運動及び／又は温度画像を感知してもよい。別の例として、運動センサは運動及び聴覚データを感知してもよい。さらに別の例として、圧力センサは圧力、聴覚データ及び熱を感知してもよい。上記のセンサ３１０、３３０、５１０は単なる例であって、生体パラメータあるいは環境パラメータの測定に使用可能な任意のセンサが実装されてもよく、また実際に当該センサが複数の非装着型センサの範囲に含まれることが理解されるであろう。センサ３１０、３３０、５１０はまた、ある期間にわたり間隔を置いてその種類の生体データを感知してもよい。例えば、センサ３１０、３３０、５１０は、何分間か、何日間か、何週間か、または何か月間かにわたって、５秒、１０秒、３０秒ごとに、または１分、５分、１０分ごとに、圧力を感知してもよい。センサ３１０、３３０、５１０はこうして、ある期間にわたって生体データを追跡し、感知される特定の種類の生体データ、または感知される複数の種類の生体データの、生体データの集合を生成してもよい。
【００６２】
図６Ａ〜図８Ａは、例示的な実施形態による図５の椅子のセンサの動作の例である。図６Ａは、人Ｐ３が安定位置で椅子に座っている例を示し、ここでは両腕はひじ掛け５３０上にあり、人Ｐ３の両手はテーブル上にある。例えば、この安定位置は通常の作業位置であってもよい。図７Ａは、例えば図４に示す人Ｐ２と同じような位置で、人Ｐ４が両肘をテーブル上において前方に傾斜して椅子５００に座っている例である。図８Ａは、人Ｐ５が両手を頭の後ろにおいた寛いだ位置で、椅子５００で後方に寄りかかっている例である。
【００６３】
図６Ａ及び図６Ｂは、個人が安定位置で椅子に座って、例えば机で作業している例を示している。図６Ａ及び図６Ｂに示すように、センサ５１０は圧力センサであってよい。図６Ａでは人Ｐ３が安定位置で座っている。ここでは、座部５０５のセンサ５１０−１及び５１０−２は圧力を感知し、センサ５１０−２は、人Ｐ３の体重のより多くの部分がこのセンサにかかるために、センサ５１０−１が感知する圧力７０よりも高い圧力９０を感知してもよい。センサ５１０−３は圧力７０を感知してもよい。センサ５１０−４と５１０−５は、腕がひじ掛け上にあるので実質的に均等な圧力５０を感知してもよい。そして、腕がひじ掛けの前方にあるためにセンサ５１０−６が感知する圧力はゼロであってもよい。人Ｐ３がまっすぐに座っているので、ヘッドレスト５２０は僅かな圧力１０を感知するか、または圧力を感知しない。柱脚５４０にあるセンサ５１０−１１は、例えば人Ｐ３の体重９０を感知する。そして台座５４５のセンサ５１０−１２は、台座５４５に対する椅子柱脚５４０の回転方向を感知する。ここでは椅子が机に正対しているので０を感知する。調節機構５２５のセンサ５１０−１０は、人Ｐ３が背を伸ばして座っていることを示す回転０を感知してもよい。こうして、コンピュータはセンサ５１０からの圧力データを解析して、複数のセンサ５１０の間の圧力分布に基づいて、人Ｐ３が安定位置に座っていることを示してもよい。センサ５１０−１及び５１０−２は、人Ｐ３の心拍数、呼吸数及び心拍変動を抽出するために振動を感知してもよい。この段階では、コンピュータは人Ｐ３が寛いでいるか、作業しているか、聞いているかどうかをセンサデータから判定することはできないことに注意されたい。
【００６４】
図７Ａ及び図７Ｂは、人Ｐ４が椅子５００でテーブルに肘をついて前に傾斜している例を示している。ここでは座部５０５にあるセンサ５１０−１と５１０−２とはそれぞれ８０及び３０の異なる圧力を感知し、他方でセンサ５１０−３はそのセンサ上に人Ｐ４の体重がかかるのでより高い圧力９０を感知してもよい。センサ５１０−１は、人が前方に屈んでいるので、センサ５１０−２よりも高い圧力を感知してもよい。同じように、ひじ掛け５３０のセンサ５１０−４、５１０−５、５１０−６は、人Ｐ４がテーブル上に肘をついているので、０圧力すなわち圧力を感知しない。そしてセンサ５１０−７、５１０−８、５１０−９は、人Ｐ４が前屈みになっているので、圧力を感知しない。センサ５１０−１０は、背もたれが直立しているので０回転を感知する。そしてセンサ５１０−１２は椅子がテーブルに対して正対しているので０回転を感知し得る。このように、コンピュータはセンサ５１０からの圧力データを解析して、人Ｐ４が椅子５００に座って前傾していることを示すことが可能である。さらに図４に戻れば、コンピュータはテーブルのセンサからのデータを解析して、図４の人Ｐ２の場合のように人がテーブル上に肘をついていると判定することができる。次にこれらの２つのデータポイントを結合および相関付けして、人Ｐ４は寝ているのではなく会話に積極的に参画している可能性が高いとコンピュータが判定する。同様に、椅子センサ及びテーブルセンサからのデータを、部屋に設置された音響センサからの人Ｐ４の声のデータと結合および相関付けすることで、コンピュータは人Ｐ４が活発に発言して会話に参画していると判定する。ひじ掛け５１０−５あるいはテーブル３３０−５ｂのいずれかにある皮膚電気活動度センサが人Ｐ４の手の発汗を感知して、人Ｐ４が誰かと会話をしていてそれによってＰ４に高いレベルの興奮または活性化が生じている可能性が高いと判定することができる。人が発汗しているかどうかを判定するために、いくつかの装着型センサ（例えば、リストバンド型センサ）を、ひじ掛けセンサ５１０−５あるいはテーブルセンサ３３０−５ｂに追加して、あるいはそれらに代えて使用してもよい。
【００６５】
図８Ａ及び図８Ｂは、人Ｐ５が両手を頭の後ろに置いた寛いだ位置で、椅子５００で後方に寄りかかっている例である。ここでは人Ｐ５が足を組んでいるのでセンサ５１０−１は高い圧力９０を感知し、その一方で座部５０５にあるセンサ５１０−２及び５１０−３は圧力６０を示してもよい。センサ５１０−４、５１０−５、５１０−６は、人Ｐ５の腕が頭の後ろにあるので、圧力を示さなくてもよい。他方、ヘッドレスト５２０のセンサ５１０−９は、人Ｐ５の頭と両手が載っているので、圧力８０を感知してよい。そしてセンサ５１０−７及び５１０−８は人Ｐ５が後ろに寄りかかっているので、圧力７０を感知してもよい。最後に調節機構５２５のセンサ５１０−１０は、背もたれ５１５が座部５０５に対して直立位置から角度３０度だけ回転していることを感知してもよい。柱脚５４０のセンサ５１０−１１は、人Ｐ５の体重の一部が背もたれとヘッドレストで支えられているので、圧力７０を感知してもよい。そして画像用のカメラが組み込まれていてもよく、画像にはテーブルが示されていない。これは人がテーブルとは違う方向に回転していることを示すものである。最後に回転センサ５１０−１２はテーブルに対して９０度の回転を感知してもよい。こうして人Ｐ５がおそらくはテーブルとは違う方向に向いていることを示している。こうしてコンピュータはセンサ５１０からの圧力データを解析して、人Ｐ５が椅子に座って後ろに寄りかかかり、寛いでいるか、寝ているか、または思考中であることを示す。図６Ａ、６Ｂ、図７Ａ、７Ｂと同様に、コンピュータは、寛いでいるか、寝ているか、思考中であるかを区別するほどの情報を持っていない。しかし、椅子５００からのセンサデータポイントを、人Ｐ５がいびきをかいていることを表す音響データと組合せて相関付けして、コンピュータがその人が寝ていると判定するようにしてもよい。または、代替的に、センサ５１０からのデータを、人Ｐ５の目が閉じていることを示す部屋のセンサカメラからのデータと組合せて相関付けすることで、人Ｐ５が眠っている可能性をさらに高めてもよい。
【００６６】
図９は例示的な実施形態によるオフィスビルのフロアの非装着型センサ構成例である。フロア７００には、エレベータ７０５、男性用トイレ７２２、女性用トイレ７２４、階段吹抜け７２６、それぞれの構成で配置された待合席７３０と団体席７３５、会議室７５２、７５３、７５６、７６０、演習室７７０、パーティション７８０で仕切られた開放型会議スペース７８５、７８７が含まれていてもよい。各会議室７５２、７５４、７５６、７６０、７７０、並びに開放型会議スペース７８５、７８７は、図３に示す会議室と同様な構成となっていてもよい。簡潔とするためにその説明は繰り返さない。
【００６７】
非装着型センサ構成としては、フロア７００中に設けられた複数のセンサ７１０を含む、複数の非装着型センサが含まれる。
【００６８】
非装着型センサ７１０のそれぞれには、１つ以上のカメラセンサ、温度センサ、赤外線センサ、近接センサ、圧力センサ、振動センサ、および運動センサが含まれてよい。
【００６９】
非装着型センサ７１０のハードウェア構成は、非装着型センサ７１０が一般的にローカルサーバに有線接続されていることを除けば、図２（ａ）に示し前述したセンサ１０と同様であってよい。ローカルサーバについては後で説明する。ただし、いくつかの例示的な実施形態においては１つ以上の非装着型センサ７１０で有線接続が省略されていてもよい。その場合、アンテナ３５及び駆動回路２０はＲＦやＷｉ−Ｆｉのような広範囲通信形式によりローカルサーバと通信する。
【００７０】
フロア７００に含まれる部屋および部屋の種類は一例であって、任意の構成の部屋が利用されてもよいことは当業者には理解されるであろう。例えばいくつかの例示的な実施形態において、フロア７００は個人住宅の一フロアであってよい。その場合には、会議室７５２、７５３、７５６、７６０は寝室として考えてよいし、演習室７７０は娯楽室または居間として考えてよい。また男性用トイレ７２２と女性用トイレ７２４は一体化されてバスルームとなっていてよい。
【００７１】
図１０は、例示的な実施形態による建物の非装着型センサ構成の一例である。建物８００には複数のフロア８１０、８２０、８３０及び８４０が含まれていてもよい。いくつかの例示的な実施形態において、建物はある会社の工場、支社または本社であってもよい。４つのフロアが示されていることがわかる。ただし、フロア数は特に制限されるものではなく、任意のフロア数であってよい。例えば、フロア８１０は受付階であっていくつかの会議機能が備えられている。フロア８２０には従業員のためのオフィス空間があり、フロア８３０には従業員８３６が製品８３４を製造する生産ライン８３２が含まれ、フロア８４０は会議室の階であってよい。各階８１０、８２０、８３０、８４０は、図９のフロア７００と同じような構成であってもよい。簡潔とするためにその説明の繰り返しは省略する。
【００７２】
図１１は、別の例示的な実施形態による建物の非装着型センサ構成の例である。建物９００には複数のフロア９１０、９２０、９３０が含まれていてもよい。いくつかの例示的な実施形態において、建物９００は民家または老人センタまたは病院であってもよい。３つのフロアが示されていることがわかる。ただし、フロア数は特に制限されるものではなく、任意のフロア数であってよい。例えば、フロア９１０は家の１階であって、フロア９２０は家の２階であり、フロア９３０が家の屋根裏であってもよい。各フロア９１０、９２０、９３０は、図９のフロア７００と同じような構成であってもよい。簡潔とするためにその説明の繰り返しは省略する。
【００７３】
図１２は、例示的な実施形態によるある企業の非装着型センサ構成例である。この企業１０００には、本社１０１０と、工場１０２０、１０３０、１０４０、１０５０、１０６０と、支社１０７０、１０８０と、があってもよい。本社１０１０と、工場１０２０、１０３０、１０４０、１０５０、１０６０と、支社１０７０、１０８０とは、図１０に示す建物と同様の構成であってもよい。それについては繰り返して説明しない。ここで企業を表示したが、いくつかの実施形態においては参照符号１０１０〜１０８０の１つ以上が図１１に示すような企業の従業員の家であってもよいことに留意されたい。
【００７４】
図１３は、別の例示的な実施形態によるある企業の非装着型センサ構成の例である。この会社１１００には、本社１１００と、工場１１１０、１１２０と、支社１１３０、１１４０、１１５０と、があってもよい。本社１１００と、工場１１１０、１１２０と、支社１１３０、１１４０、１１５０とは、図１０に示す建物と同様の構成であってもよい。それについては繰り返して説明しない。ここで企業を表示したが、いくつかの実施形態においては参照符号１１００〜１１５０の１つ以上が図１１に示すような企業の従業員の家であってもよいことに留意されたい。
【００７５】
図１４は、例示的な実施形態による建物の計算機システム構成の図である。図１４に示すように、システムには複数のロケーション１２００−１、１２００−２、・・・、１２００−Ｎがあり、それぞれが複数のセンサ１２２０−１、１２２０−２、・・・、１２２０−ｎに通信可能な接続１２２５を有するローカルサーバ１２１０を備えている。センサ１２２０−１、１２２０−２、・・・、１２２０−ｎのそれぞれは、前述した装着型センサまたは非装着型センサの１つであってよい。センサの数は特に制限がない。さらに、センサ１２２０−１、１２２０−２、・・・、１２２０−ｎのそれぞれの通信可能接続１２２５は、ローカルサーバ１２１０との間の有線通信または無線通信であってよい。無線通信の場合、その無線通信方法は、ＲＦ、ブルートゥース（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ、またはその他の無線通信方法の１つ以上であってもよい。ローカルサーバ１２１０はネットワーク１２３０と、そしてそのネットワーク１２３０を介してリモートサーバ１２４０とに通信可能接続１２３５を有する。ネットワーク１２３０は、インターネット、またはパブリックまたはプライベートな、またはその混合されたクラウドベースネットワークであってよい。いくつかの例示的な実施形態において、通信可能接続１２３５のバンド幅は、通信可能接続１２２５よりも広くて、システムの高スループットとスケーラビリティとを可能とするようになっていてもよい。
【００７６】
動作時は、ロケーション１２００−１内にある複数のセンサ１２２０−１、１２２０−２、・・・、１２２０−ｎからの生体データをローカルサーバ１２１０が受信する。ローカルサーバ１２１０は生体データを処理して、その生体データをネットワーク１２３０を介してリモートサーバ１２４０へ送信する。リモートサーバ１２４０は別のロケーション１２００−２、・・・、１２００−Ｎのローカルサーバ１２１０からの生体データを受信し、受信した生体データの処理及び相関付けを行う。
【００７７】
図１５は、別の例示的な実施形態による、建物の計算機システム構成である。図１５の計算機システムは図１４の計算機システムと似ており、異なる点はローカルサーバ１２１０が複数のローカルサーバとして与えられてそれぞれが１種類のセンサからのデータ専用となっていることである。したがって異なる部分を中心に説明する。図１５に示すようにローカルサーバ１２１０は、複数のローカルサーバおよびローカル情報データベースとして与えられてもよい。複数のローカルサーバには、聴覚センサデータサーバ１２１２と、視覚センサデータサーバ１２１４と、運動センサデータサーバ１２１６とが含まれていてもよい。ただし、これは単なる例であって、ローカルサーバの数は異なる種類のセンサの数に一致するように与えられる。さらにいくつかの例示的な実施形態において、複数の種類のセンサデータからのセンサデータが１つのローカルサーバで結合されて、例えば聴覚センサデータと視覚センサデータとが１つのローカルサーバ内で結合されるようになっていてもよい。ローカルサーバ１２１２、１２１４、１２１６のそれぞれは、相互に、かつネットワーク１２３０と通信可能接続となっていてもよい。
【００７８】
図１６は、別の例示的な実施形態による建物の計算機システム構成である。図１６の計算機システムは図１５の計算機システムと似ているが、ネットワーク１２３０がパブリッククラウド１２４０とプライベートクラウド１２５０を含むハイブリッドクラウド１２６０として実装されている点が異なる。プライベートクラウド１２５０はストレージを含んでいてもよい。パブリッククラウド１２４０には複数の処理ユニット（ＰＵ）１２４５が含まれていてもよい。
【００７９】
図１７は、例示的な実施形態によるサーバのハードウェア構成を示している。サーバは、ローカルサーバ及び／又はリモートサーバであってよい。図１７に示すように、サーバ１５００には、１つ以上のマイクロプロセッサ１５１０、１つ以上の入力／出力（Ｉ／Ｏ）装置１５２０、取得手段の一例である１つ以上の通信回路１５３０、メモリ１５４０、ストレージ１５５０、提示手段の一例であるディスプレイ１５６０、およびバス１５７０が含まれていてもよい。マイクロプロセッサ１５１０はサーバ１５００の全体の動作を制御する。Ｉ／Ｏ装置１５２０には、サーバ１５００のインタフェースとなる、１つ以上のキーボード、マウス、タッチパネル、プリンタ、スキャナ、またはその類いのものが含まれていてもよい。通信回路１５３０は、前述の複数の装着型と非装着型のセンサに対して、有線及び／又は無線での通信を行う。通信プロトコルは、ＲＦ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＮＦＣ、Ｗｉ−Ｆｉ、またはその他の無線データを送信するための任意の通信プロトコルの内の１つ以上であってよい。メモリ１５４０は、マイクロプロセッサ１５１０がサーバ１５００の制御に使用する揮発性メモリである。ストレージ１５５０は、フラッシュメモリまたはハードディスク装置のような不揮発性メモリであり、データおよびマイクロプロセッサ１５１０が実行するプログラムを格納する。ディスプレイ１５６０はマイクロプロセッサ１５１０により処理された情報を表示し、バス１５７０は、１つ以上のマイクロプロセッサ１５１０、１つ以上の入力／出力（Ｉ／Ｏ）装置１５２０、通信回路１５３０、メモリ１５４０、ストレージ１５５０、およびディスプレイ１５６０のすべてを電気的に接続する。サーバ１５００は前述の任意のローカルサーバであってよい。
【００８０】
図１８は、例示的な実施形態によるシステムの概念フレームワークを示している。図１８に示すように、システム１６００には複数のセンサが含まれていて、様々なロケーション全体に分散され、かつ各ロケーション内で分散されている。センサは分散型の感知１６０５を行う。分散型感知１６０５には、前述したように、装着型センサ及び／又は非装着型センサからのセンサデータが含まれる。分散型感知１６０５からのデータはローカルサーバ１６１０に送信される。ローカルサーバ１６１０は前述の複数のローカルサーバの１つであってよい。フロア、または家、建物の場合、ローカルサーバ１６１０が、そのフロアまたは家、建物内にある非装着型センサからのセンサデータの集積及び相関付けを行う。ローカルサーバ１６１０は、次にインターネット１６２０を介してそのセンサデータをリモートサーバ１６３０へ送信してもよい。ローカルサーバ１６１０からリモートサーバ１６３０へセンサデータを送信する前に、ローカルサーバ１６１０はセンサデータへのセキュリティ付与のためにセンサデータから個人情報を除去してもよい。まだセンサデータにロケーション情報が備わっていない場合には、ローカルサーバ１６１０は、センサデータを供給するセンサのロケーションを示すロケーション情報を付加してもよい。例えば、ロケーション情報は、人体上のロケーション、室内のロケーション、センサが配置されている建物のフロア、センサが配置されている建物、家、及び／又はセンサが配置されている国、を示してもよい。ロケーション情報は上記で説明された。
【００８１】
リモートサーバ１６３０は、上記の図１７に示すハードウェア構成のサーバであってもよい。リモートサーバ１６３０は、１つ以上のローカルサーバ１６１０からのセンサデータを受信できる。例えば企業の場合、リモートサーバ１６３０は、図１２、１３に示す工場、本社または支社のロケーションなどの複数のロケーションからセンサデータを受信してもよい。リモートサーバ１６３０は、個人の様々なロケーションへの移動に際して、その個人のセンサデータを受信してもよい。同様に、リモートサーバ１６３０は異なるロケーションにいる個人から成るグループの生体データを受信してもよい。例えば、そのグループが本社の人員及び複数の工場の人員を含む一部門である場合、リモートサーバ１６３０は、本社にいる個人、及び各工場にいる個人から採取された生体データを受信してもよい。リモートサーバ１６３０は次にこのセンサデータを集積して相関付けを行い、センサデータに対するデータ解析１６４０を行って生体な変化を特定する。データ解析の詳細を以下で説明する。解析されたデータを使って次に個人またはグループにフィードバック１６５０が行われる。フィードバックは、個人またはグループに与えられる行動への推薦情報という形であってもよい。例えばグループ内の個人の場合、フィードバックはグループに関するあるアクションをそのグループの管理者にとらせる推薦情報であってもよい。他の例示的な実施形態では、フィードバックは、そのグループの個人がとるべきアクションをその個人に向けて与えてもよい。
【００８２】
図１９は、例示的な実施形態による図１８のシステム動作のフローチャートを示している。図１９に示すようにフローチャート１７００において、センサデータがステップ１７１０で複数のセンサから生成される。このセンサデータが受信されて、センサデータが個人に関するものかどうかがステップ１７２０で判定される。センサデータが個人に関するものであれば（ステップ１７２０でＹｅｓの場合）、ステップ１７２５で個人認識が行われる。その人の身元情報を示す情報がセンサデータに付加され、そのデータがローカルサーバへ送信される。センサデータが個人に関するものでなければ（ステップ１７２０でＮｏの場合）、センサデータはローカルサーバへ送信される。ローカルサーバはステップ１７３０でセンサデータを受信する。次にステップ１７４０でセンサデータがグローバル主体に関するものかどうかが判定される。センサデータがグローバル主体に関するものであれば、（ステップ１７４０でＹｅｓの場合）、ステップ１７４５でそのセンサデータにロケーションの記述が付加され、センサデータがインターネット１７５０を介してデータ解析１７６０に送信される。センサデータがグローバル主体に関するものでなければ、（ステップ１７４０でＮｏの場合）、ロケーションは付加されずにデータがデータ解析１７６０を受ける。データ解析がステップ１７６０で実行され、ステップ１７６４で個人の生体状態が予測され、及び／又はセンサデータが相関付けされてステップ１７６８でグループ状態が予測される。生体状態には、例えば医学的状態及び／又は感情的状態が含まれ、これらは例えば熱やうつ症状やストレスを含む人間の生体情報の変化を通して特定される。次にステップ１７６４で、個人の状態予測１７６４及び／又はグループ状態１７６８に基づいてフィードバックが行われる。
【００８３】
図２０は、例示的な実施形態による、個人感知を示すフローチャートである。図２０に示すように、センサデータはステップ１８１０で複数の異なる種類のセンサから生成される。装着型か非装着型かに拘わらず全てのセンサに対して、ステップ１８２０においてセンサのロケーション情報がセンサデータに付加され、ステップ１８２２でローカルサーバへ送信されてもよい。一人以上の個人からの様々な種類のセンサデータがステップ１８３０で相関付けされて、その相関付けされたセンサデータが次にステップ１８４０で解析されてもよい。次にステップ１８５０で解析されたデータ上で個人認識が行われ、センサデータと個人認識情報がローカルサーバ１８２２へ送信される。人に関するセンサ情報はステップ１８６０で経時的に追跡されてもよい。ステップ１８７０において解析データ上で活動認識も遂行されて、その個人が行っている活動が特定されてもよい。そして、活動情報がローカルサーバ１８２２へ送信されてもよい。ローカルサーバ１８２２は次にセンサデータ及び活動情報をインターネット１８２４を介してリモートサーバ１８２６へ送信する。いくつかの実施形態においては、データをリモートサーバ１８２６へ送信する前に、ローカルサーバ１８２２は、センサデータから個人識別情報を除去してもよい。この場合、センサデータには識別子が割り当てられて、個人を明示的に識別することなしに一個人のセンサデータを別の人のセンサデータから区別してもよい。
【００８４】
図２１は、例示的な実施形態によるデータ解析動作のフローチャートである。図２１に示すように、ローカルサーバ及び／又はリモートサーバは、分散センサデータ１９１２、センサロケーションデータ１９１４、個人認識データ１９１６、および活動認識データ１９１８を受信する。ステップ１９２０でコンピュータがデータ解析を行う。データ解析においては、ステップ１９２２でコンピュータが分散センサデータ１９１２、センサロケーションデータ１９１４、個人認識データ１９１６、および活動認識データ１９１８をフィルタリングし、フィルタをかけられたデータをステップ１９２４で前処理してもよい。次にコンピュータはステップ１９２６で前処理されたデータから特徴を抽出して、ステップ１９２８でデータを融合してもよい。コンピュータはステップ１９３０でセンサデータの文脈上の情報を判定して、ステップ１９４０で文脈情報に関係する状態を判定し、ステップ１９５０で時系列パターンを特定し、ステップ１９６０でその個人に対するパーソナライズされた状態予測を提供し、ステップ１９７０でグループに対する状態予測を提供してもよい。ステップ１９４０、１９６０における生体状態としては、例えば人間の感情を、誘発性（ｖａｌｅｎｃｅ）と興奮（ａｒｏｕｓａｌ）という２つの次元を用いて記述する、情緒のサーカムプレックスモデル（circumplex model of affect）に基づく個人の感情状態の変化が含まれてもよい。
【００８５】
図２２は例示的な実施形態によるフィードバックと推薦情報提供のフローチャートを示している。図２２に示すように、ローカルサーバ及び／又はリモートサーバは、分散センサデータ２０１２、センサロケーションデータ２０１４、個人認識データ２０１６、および活動認識データ２０１８を含む、リモート／ローカルデータ２０１０を受信する。次にステップ２０２０でコンピュータがデータ解析を行う。データ解析２０２０には、図２１に示す動作１９２０の動作が含まれてもよい。データ解析２０２０には、データの予測２０２２と相関付け２０２４が含まれてもよい。解析されたデータは次にステップ２０３０で、生体状態及び行動のフィードバックの提供に利用される。フィードバック２０３０には、ステップ２０３２での個人のパターンの識別と、ステップ２０３４でのグループのパターンの識別と、ステップ２０３６での組織のパターンの識別とが含まれてもよい。フィードバック２０３０にはまた、ステップ２０３８での将来パターンの予測、ステップ２０４０での異常データとしての特定個人またはアクションの識別、及び／又はステップ２０４２でのとるべきアクションの推薦情報が含まれてもよい。
【００８６】
「実施例１」
図２３は、例示的な実施形態によるデータ解析の一例である。図２３に示すように、４人の個人Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄが部屋ＲのテーブルＴの周りに座っている。Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄのそれぞれは、心拍数を測定するバンド型センサ２３１０を装着している。装着型センサからのデータの一例は図２４に示されている。すなわち、Ｂ、Ｃ、Ｄの心拍数はそれぞれ７２、８０、６０であり、これは変化しないままである。しかしＡは心拍数が６２であり、Ａの心拍数は時刻ｔ１で１００に変化し、高い状態が続いた後、時刻ｔ２で６２に戻る。
【００８７】
ローカルサーバは、センサ２３１０からＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄのデータを受信する。Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄからの心拍数データに基づいて、ローカルサーバはＡが時刻ｔ１からｔ２の間でストレスを受けた状態であると判定する。これはＡの心拍数だけが上昇し、他方Ｂ、Ｃ、Ｄの心拍数は変化しないままだからである。ローカルサーバは次に、Ａがもっと寛ぐことを学ぶべきだとの推薦情報を提供する。
【００８８】
「実施例２」
図２３と同じ状況、及び図２４と同じデータを仮定する。室内にある１つ以上の非装着型カメラセンサ２３２０が、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの顔の視覚データをローカルサーバに送信する。各椅子にある、非装着型の圧力センサがＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ各人の体重をローカルサーバへ送信する。加速度センサがＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄのそれぞれが静止していることを送信する。Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの顔の視覚データに基づいて、Ａ、Ｂ、Ｃの各人はローカルサーバのマイクロプロセッサによって識別される。そして、ローカルサーバはＡ、Ｂ、Ｃの各人のスケジュールをローカル情報データベースから自動的に検索する。それによるとＡ、Ｂ、Ｃは、午後３時に部屋Ｒで会議をする予定となっている。ローカルサーバはまた現在時刻も検索する。それは午後３：０５である。ローカルサーバは次にＤに関するさらなる情報を調査する。調査の一部として、ローカル情報データベースからのデータを検索する。そして、Ｄの顔データを利用して、Ｄは営業員であり、午後２：４５に受付をしていることを判定する。ローカルサーバはまた、いずれも技術部門の技師であるＡ、Ｂと、営業部に所属しているＣの肩書を検索する。これらのすべてのデータに基づいて、ローカルサーバは、部屋Ｒでは販売会議が進行中であると判定する。
【００８９】
「実施例３」
図２３と同じ状況、及び図２４と同じデータを仮定する。図２３に示すように、ローカルサーバは、Ａが技術者であって販売会議に出席していることを判定する。上記したように、Ａの装着型センサがＡの心拍数を経時的に追跡する。例えば、Ａは心拍数センサを装着していて、これはＡが事務所にいるときはＡの事務所のローカルサーバにＡの心拍数センサデータを送信し、Ａが家にいるときはＡの家にある別のローカルサーバにＡの心拍数センサデータを送信し、Ａが工場にいるときは工場にあるさらに別のローカルサーバにＡの心拍数センサデータを送信する。各ローカルサーバはＡの心拍数センサデータをリモートサーバへ送信する。リモートサーバのマイクロプロセッサは、ローカルサーバから連続的に送信されるＡの心拍数センサデータを連続的に追跡する。すなわち、Ａが自宅にいるときは、Ａの心拍数センサデータが家のローカルサーバに連続的に送信され、家のローカルサーバはそのデータをリモートサーバへ連続的に送信する。また、Ａが工場にいるときは、Ａの心拍数センサデータが工場のローカルサーバに連続的に送信され、工場のローカルサーバはそのデータをリモートサーバへ連続的に送信する、などである。こうして、リモートサーバはこの時系列データに基づいて、Ａの平均心拍数が毎分６２拍（ｂｐｍ）であると判断し、事務所にあるローカルサーバにこの平均心拍数を送信する。上記の会議においては、Ａの心拍数センサは、午後３：１５のＡの心拍数が１００ｂｐｍであるセンサデータを送信する。テーブルセンサは、Ａが図６Ａの位置で肘をテーブルに載せているという図６Ｂのデータを、事務所のローカルサーバへ送信し、部屋にある音響センサはＡの声のデータをローカルサーバへ送信する。上記の平均心拍数の判定と同様に、リモートサーバはＡの声の平均的音量も追跡して、これを事務所にあるローカルサーバへ報告する。ローカルサーバは次にＡの声が普通よりも１０デシベル高いと判定する。ローカルサーバは次にこれらの３種類のセンサデータの相関をとって、Ａの上昇した心拍数と、Ａの高い声と、Ａの姿勢とから、Ａは怒った生体状態にあると判断する。
【００９０】
「実施例４」
この実施例は実施例３によく似ている。ただし、ローカルサーバはＡを追跡して、直近の５日間にわたりＡの平均心拍数が９０ｂｐｍであったと判定する。つまり、図２４に示したデータとは違い、Ａの平均心拍数が９０ｂｐｍである。この場合ローカルサーバは、会議中にＡは怒っていなくて、心拍数が平均より１０ｂｐｍ高いだけなのでＡの生体状態はむしろＡにとって正常である、と判定する。
【００９１】
「実施例５」
この実施例もまた実施例３によく似ている。ただしこの実施例では、ローカルサーバは、Ａが図６Ａの姿勢で座っているが、心拍数はそれでも１００ｂｐｍとなっている、と判定する。上記のＡと同様な解析をＢに行って、ローカルサーバは、Ｂの平均心拍数が７２ｂｐｍであるが、会議中のＢの心拍数は９０ｂｐｍであり、Ｂもまた図６Ａの姿勢で座っている、と判定する。ただしここで、ローカルコンピュータがＡ及びＢを追跡し、会議、共同作業時、または一緒に歩いているときなどの多くの異なる場面において、Ａ及びＢが一緒の時はいつでもＡの心拍数は平均で３８ｂｐｍ増加し、Ｂの心拍数もまた平均で１８ｂｐｍ増加すると判定する。そしてローカルコンピュータはこの時間及び状況のセンサデータの相関から、ＡとＢとは互いに嫌っていると判定する。ローカルサーバは次に、可能な限りＡとＢとを分離するようにとの推薦情報を付して、技術部門の長にこの情報を提供する。
【００９２】
「実施例６」
Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄはすべて同じグループ、例えば、会社内の同じ部門の人である。これまでに図２３及び図２４を参照して説明したのと同様のセンサデータと時間解析とを用いて、ローカルサーバは、上記の解析によりＡの平均心拍数ＨＲが６２ｂｐｍであると判定する。同様の時間解析に基づいて、ローカルサーバは去年１年間、様々な異なる情況にわたって、Ａの平均体重Ｗが１００ｋｇであると判定する。同様に、去年１年間、様々な異なる情況にわたって、Ｂの平均心拍数ＨＲが７２で、体重Ｗが８０ｋｇであり、Ｃの平均心拍数ＨＲが平均８０ｂｐｍで体重Ｗが７０ｋｇであり、Ｄの平均心拍数ＨＲが平均６０ｂｐｍで体重Ｗが８５ｋｇであると、ローカルサーバが判定する。ただし、日付ｘから、部門長が変わる。日付ｙまでに、Ａのセンサの値が８０ｂｐｍ及び１１０ｋｇに増加し、Ｂのセンサの値が８０ｂｐｍ及び８２ｋｇに増加し、Ｃの平均心拍数センサの値が６５ｂｐｍに減少し、Ｃの体重は同じままであり、Ｄの平均心拍数センサの値が７２ｂｐｍに増加し、体重が９０ｋｇに増加する、とローカルセンサが判定する。例えば、日付ｘと日付ｙとの間の時間は、１か月、半年、１年、数年、などのような期間であってよい。これらのセンサの値に基づいて、ローカルサーバは、部門長が変わったことがその部門の労働者にストレスを与えたと判定し、新規のポジションが部門の管理者及びそのチームメンバＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄにどのように調和するかを議論すべきであるとの推薦情報を付して、これを管理者の上位者に報告する。
【００９３】
「実施例７」
この実施例は実施例６によく似ている。Ａ、Ｂ、Ｃがすべて同一グループ内の個人であると仮定して、１年の間、平均心拍数ＨＲ、皮膚電気活動及び体重を解析した。Ａ及びＢのデータは変わらないままであるが、解析結果は、過去１か月の間、平均心拍数ＨＲと皮膚電気活動の大きな変化の結果として、Ａが高度のストレスと消極的な感情を示しており、その一方で体重の顕著な増加もあることを示している。このままであれば、Ａはうつ病または他のストレス関連の状態となることをシステムは予測し、そうならないようにするための推薦情報を提供する。
【００９４】
上記の例示的な実施形態は、ハードウェア部品及び／又はソフトウェア部品を利用して実装してもよい。例えば、ハードウェア部品には、マイクロフォン、センサ、アンプ、バンドパスフィルタ、音響のデジタル変換器、および処理装置が含まれてもよい。処理装置は、例えばプロセッサ、コントローラ、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、演算論理ユニット、デジタル信号プロセッサ、マイクロコンピュータ、フィールドプログラマブルゲートアレイ、プログラマブル論理ユニット、マイクロプロセッサ、または、所定の方法で対応して命令を実行可能なその他の任意の装置などの、１つ以上の汎用コンピュータまたは１つ以上の専用コンピュータを用いて実装されてよい。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）とＯＳを実行する１つ以上のソフトウェアアプリケーションを動作させてもよい。処理装置はまた、ソフトウェアの実行に応答して、データをアクセス、格納、操作、処理、及び生成してもよい。簡単のために、処理装置の記述は単数として扱われる。ただし、処理装置は複数の処理要素および複数の種類の処理要素を含んでいてもよい。例えば、処理装置は複数のプロセッサ、または１つのプロセッサ及び１つのコントローラを含んでもよい。さらに、並列プロセッサのような異なる処理構成も可能である。
【００９５】
ソフトウェアには、コンピュータプログラム、コード、命令、または、独立してあるいは集合的に処理装置を動作させるように命令するかもしくは構成するためのそれらの何らかの組合せが含まれていてもよい。ソフトウェア及びデータは、任意の種類の機械、部品、実体のある設備または仮想的な設備、コンピュータ記憶媒体または装置に永続的または一時的に具現化可能であってよい。あるいは命令またはデータを処理装置に提供可能な、または処理装置によって解釈可能な伝播信号波に、永続的または一時的に具現化可能であってよい。ソフトウェアはまた、コンピュータシステムに接続されたネットワーク上で分散されて、ソフトウェアが分散的に格納及び実行されてもよい。具体的に、ソフトウェア及びデータは１つ以上のコンピュータ可読記録媒体に格納されてもよい。
【００９６】
前述の１つ以上の例示的な実施形態による方法は、コンピュータによって実装されてプロセッサにプログラム命令を実行または遂行させるプログラム命令を含む、１つ以上の非一時的なコンピュータ可読媒体内に記録、格納、または固定されてもよい。この媒体には、データファイル、データ構造、及びそれに類するものが、単独またはプログラム命令との組み合わせで含まれていてもよい。媒体に記録されたプログラム命令は、特別に設計、構築されたものであってもよい。あるいはプログラム命令は、コンピュータソフトウェア分野の当業者によく知られた、入手可能な種類のものであってもよい。非一時的なコンピュータ可読媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、または磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ  ＲＯＭディスク、またはＤＶＤのような光学媒体、光ディスクのような光磁気媒体、および、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、フラッシュメモリ、およびそれに類するもののような、プログラム命令を格納して実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。プログラム命令の例としては、コンパイラにより生成されるような機械言語、及びインタープリタを利用してコンピュータにより実行可能なファイルを含む高級言語の両方が含まれる。説明したハードウェア装置は、これまでに説明した動作及び方法を実行するために、１つ以上のソフトウェアモジュールとして作用するように構成されてもよいし、その逆であってもよい。
【００９７】
特定の例示的な実施形態を、添付の図面を参照して具体的に示して説明したが、添付の請求項の趣旨及び範囲から乖離することなしに、形状及び詳細が様々に変形可能であることは当業者には理解されるであろう。したがって、例示的な実施形態は万事において説明のためのものであって、制限するためのものではないとみなされることが望ましい。本発明の概念の範囲を示すために、前述の説明ではなく添付の特許請求の範囲が参照されるべきである。
【符号の説明】
【００９８】
１０  センサ
５０  センサコンピュータ
７５  マイクロプロセッサ
８５  ストレージ
１５００  サーバ
１５１０  マイクロプロセッサ
１５４０  メモリ
１５６０  ディスプレイ
【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６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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