第一工業大学研究報告第28号（2016）pp.87－92

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第一工業大学研究報告
第 28 号(2016)PP.○○-○○

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ウェアフリーセンサによる高齢者見守り
ウェアフリーセンサによる高齢者見守り支援システムの提案と部分試作

支援システムの提案と部分試作
上野上野仁

仁

第一工業大学情報電子システム工学科 〒110-0005 東京都台東区上野 7-7-4
E-mail: h.ueno@ueno.daiichi-koudai.ac.jp

A Proposal and a Partial Trial of Watching Systems
for Senior Citizens by Using Wear-free Sensors
Hitoshi UENOTokyo-Ueno Campus, Daiichi Institute of Technology, 7-7-4 Ueno, Taito-ku, Tokyo, 110-0005 Japan
E-mail: h.ueno@ueno.daiichi-koudai.ac.jp

Abstract Proposed watching systems do not need to put sensors on the human body, forrecognizing normal or abnormal status of the senior persons. Conventional wear-freewatching systems use live-cameras or home-electric-appliances, but they have problems ofprivacy or habit dependencies. Also wearable watching systems have problems ofinconvenience for users living style. Our final objective is to provide the watching systemusing sheet type piezoelectric sensors, which can sense even if they are lying or sitting on
the floor, bed or chair. The sensor data will be sent into care management cloud systems,
and if those sensors find abnormal status of care recipients, notification mail will be sent tocare givers. This report shows the trial systems which have basic functions.
Keywords Care Information Systems, Sheet Type Piezoelectric Sensors, Cardiac,
Respiration, Care Event Notification
1. は じ め に

常に早く進行しているが，高齢化そのものは日本では高齢化の進行に伴い，一人暮らし

日本だけでなく，先進国各国でも問題になっの 高 齢 者 数 が 大 幅 に 増 加 し て い る（ 65 才 以 上て お り 各 国 と も 2020 年 頃 に は 高 齢 社 会 （ 65の 一 人 暮 ら し 世 帯 は 88 万 人 (1980 年 )か ら 580

才 以 上 の 人 口 が 14%以 上 ）に 突 入 す る（ 図 １ ）．

万 人 (2010 年 )に 増 加[1]．）こ れ に と も な い ，一

高齢者人口の増加は，一人暮らし高齢者の人暮らしの高齢者が亡くなってから何日も気増加をともなって進行しており，一人暮らし付かれない孤独死が社会問題となっている．の高齢者を見守る情報システムの必要性がク

日本の高齢者人口の増加は他国に比較して非ローズアップされ，技術的には種々の提案が

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できる．

2. 高 齢 者 見 守 り 支 援 シ ス テ ム の 提 案 構 成
2.1. 従 来 の見 守 り支 援 システム
現在，国内では多くの見守りサービスが商用 化 さ れ て い る (表 1)．高 齢 者 を 監 視 す る 方 法と し て ， (1)は 電 化 製 品 ， (2)(3) は 日 常 の エ ネ
図 1

各 国 の 高 齢 化 率 上 昇 速 度 [2]されている．例えば，住居内やベッド周辺をライブカメラで撮影し画像解析を用いて異常事態を判定したり，湯沸かしポットや冷蔵庫の使用状態をインターネット経由で監視し異常を検出したりするシステムが存在する．しかしこれらのシステムは，いずれも見守りに十分なシステムとはなっていない．前者についてはプライバシー上の課題があり，さらに映像からは生体信号が取れないという課題もある．後者については生活習慣に依存するため，対象者の生活パターンによって効果が無い場合があり，異常判定に長時間を要すると

ル ギ ー 消 費 量 ，(4)(5)は 人 感 セ ン サ と 拘 束 型 ス
イ ッ チ ，(6)は カ メ ラ を 用 い て い る ．通 報 方 法と し て は (1) ～ (5) は 電 子 メ ー ル や ホ ー ム ペ ー
ジ で の 確 認 機 能 を ，(6)は 異 常 時 の オ ペ レ ー タからの連絡を用いている．海外でも同様に，拘束型や非拘束型の高齢者見守りシステムが商 用 化 さ れ て い る (表 2)．
電化製品の利用頻度やエネルギー消費量を用いる監視方法は，監視対象の生活習慣を利用して一定のパターンから逸脱した場合に異常と見なす考え方であり，異常検出に時間を要する．また，この監視方法を長期間継続し
表 1

国内の見守りシステム例

表 2

海外の見守りシステム例

いう課題がある．
より直接的な手段として，腕時計型や着用型の生体信号センサを用い，常時確実な健康状態を得られる情報システムも発表されているが，日常つねに着用を義務付けることは対象者に不快感を生じさせたり，着用忘れが発生したりするという課題がある．
本研究の目的は，プライバシー侵害の恐れなく，かつ，対象者に拘束型のセンサ装着を強制する必要なしに高齢者の体調異常を検出し，通報する情報システムを提供することにあ る ．す な わ ち 着 用 を 意 識 す る 必 要 の な い「 ウェアフリー生体センサ」の利用による高齢者見守り支援システムを提供することにある．
介護施設内で生活する高齢者の見守りに対しても，同様に適用可能とする．
これにより，介護の人手不足を軽減するとともに，孤独死を防止したり介護施設内での異常事態発生を早期に発見したりすることが上野：ウェアフリーセンサによる高齢者見守り支援システムの提案と部分試作

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3てデータを蓄積したとしても，異常検出に関さ れ て い る が [8][9] ， 生 体 信 号 を 得 る と こ ろ まする新たな知見を発見できる可能性は小さい．

では想定していない．

カメラによる監視は，監視される人によってた ，オ ペ レ ー タ の 目 に よ る 監 視 は 人 手 を 要 し ，

2.3. 提 案 する見 守 り支 援 システム
本研究ではシート型圧電センサを用いるこ監視品質が一定しないという課題もある．とにより，監視対象となる高齢者に不快感をは心理的抵抗が大きいという問題があり，ま与えることなく生体信号を取得する見守りシ

2.2. 見 守 り支 援 システムに関 する研 究
見守り支援システムに関する研究も広く進ステムを実現することを目的とする．シート

め ら れ て い る ．た と え ば ，非 侵 襲 性 セ ン サ（ レに変換することができるセンサであり，そのーザ，人感，温湿度，ドアセンサ）の利用に上に人体が存在すれば心弾動による心拍数のより位置情報や環境情報から異常行動の早期収集など，生体信号が取得可能となることが発見につなげる研究[3]型圧電センサは微小な圧力の変動を電気信号

知 ら れ て い る [10]．

，家内に設置したカメラ画像を用い人間の周囲の物体との関係から本研究で提案するシステムは，高齢者が生行 動 を 自 動 認 識 す る 研 究 [4]， 冷 蔵 庫 や マ ッ ト

活する空間に適当な密度でシート型圧電セン

センサにより生活習慣を監視する研究[5]

サを配置し，センサで得た振動データを介護など事業者等が運営する介護支援センタで分析し，が行われている．
これらの研究では異常事態の認識方法につ

異常検出時には介護担当者や家族に電子メーいて研究が進められているが，生体の状態をル に て 通 知 す る 構 成 を と る （ 図 2 ）． 支 援 セ ン

直接センスしているわけではないので，監視タでは個人ごとの生体信号を蓄積，分析可能対象者の健康状態を判定する精度には限界がとする．これをいわゆるビッグデータとしてあると思われる．

解析することにより，将来的な異常判定ノウ加速度センサを搭載したウェアラブルコンハウの蓄積を可能とする．

ピュータを監視対象者に常時装着することにシート型圧電センサの配置密度は，監視対より，生体信号を直接センスし，それにより象者が通常の生活で移動する範囲内のどこで対象者の健康状態を判定する研究も進められ倒れたり寝たり座ったりしても，センサのうている[6]．そのほかウェアラブルデバイスがちの１枚が必ず胴体または腰，臀部の圧力を多数商品化され，それらを使用した監視シス検出可能となるよう設置する．たとえば６畳テムの開発が進むという指摘もされている[7]

その他，家屋の床に振動センサを埋め込む．

間 に 35cm 四 方 で １ 枚 の 間 隔 で 配 置 す る と ，約 70 枚 の セ ン サ シ ー ト 配 置 が 必 要 と な る ．

ことにより，対象者の行動を監視する提案も

3. シ ス テ ム の 部 分 試 作
3.1. 試 作 機 能 の範 囲
本論文で報告する試作範囲は，複数枚センサを入力する場合の信号処理機能と通報機能の部分である．今回使用したシート型圧電セ
ンサはヘルスセンシング社製の外形寸法
31cm×34cm の セ ン サ で あ り ， PC に デ ー タ を
送 信 す る た め の AD コ ン バ ー タ と 受 信 す る た
図 2

提案する高齢者見守り支援システム

め の 受 信 機 で １ セ ッ ト と な っ て い る（ 図 3 左 ）．

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４個のセンサシートを入力とし，生体信号抽出，異常判定，介護者への通報機能を持つものとした．
図 4 に ActMon プ ロ グ ラ ム の 処 理 概 要 を 示
す．各センサシートからはサンプリング周波数 100Hz で デ ー タ を 送 信 し ，PC の COM ポ ートでそれを受信する．それぞれのセンサのデータ入力タイミングは同期されていないので，
図 3

センサセットの構成

非同期にデータを受信するためのスレッドを椅子での信号取得では座面に敷いた状態で使起動し，描画メインプログラムに対してリン用 す る （ 図 3 右 ）．

グバッファを用いてデータを渡す．メインプ

センサセットから受信した信号はセンサにログラムは一定間隔でリングバッファ上に得加わった圧力による信号すべてであり，生体られているデータを基に，フィルタリングや信号以外のノイズ信号を多量に含んでいる．

表示する心拍数，呼吸数などを計算し表示す

また心拍による信号と呼吸による信号が重畳る．

さ れ た 信 号 と な っ て 得 ら れ る ．ノ イ ズ の 除 去 ，また，今回の試作プログラムでは最大４枚

心 拍 成 分 と 呼 吸 成 分 の 分 離 ，測 定 結 果 の 表 示 ，のセンサシート接続であり床面を覆うには枚

異 常 検 出 時 の 通 報 な ど の 機 能 を PC 側 で 実 行数が少なすぎる．そこで，前章の利用方法とする必要があり，これを実行するプログラムは異なるが，センサシート１枚をベッド１台

ActMon を 試 作 し た ．に 備 え る 利 用 形 態 を 想 定 し ，COM ポ ー ト 別 に異なる監視対象が存在し，異常の際には個別

3.2. ActMon プログラムの処 理 概 要
ActMon プ ロ グ ラ ム の 機 能 は ，最 終 目 標 と すにメールを送信可能とする仕様とした．これる介護支援システムの機能を小規模ながらもの監視に活用すると有用な機能である．

は介護施設における個人別の離床，入床状況一通り実現するものとした．具体的には最大

3.3. 信 号 フィルタリング処 理
信号フィルタリング処理ではセンサシートから得た信号をディジタルフィルタアルゴリズムにより目的の信号を取得する．図 5 に横幅を５秒間で示す信号波形の例を示す．サンプ リ ン グ 周 期 は 100 分 の 1 秒 で あ る ．
１段目の信号はシート型圧電センサから得たフィルタリング処理前の原信号波形である．
原信号に対して，振幅の絶対値を求めるために 上 側 と 下 側 の 包 絡 線 を 求 め ， 100 分 の 1 秒ごとの振幅を求め，さらに１階微分した波形が（Ａ）となる．この方法により心拍信号のピーク位置が明確になるので，これに対して0.5Hz～ 2.0Hz の バ ン ド パ ス フ ィ ル タ を 通 し
図 4ActMon プ ロ グ ラ ム の 概 要て得た心拍周期の信号波形が（Ｂ）となる．

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5と呼吸周期波形を表示している．信号表示領域は，センサ１枚あたり１領域存在し，得られた信号を５秒ごとに分析し心拍と呼吸を求めた結果を右端表示欄に数字で表示している．
各ユーザ領域の左端に「メール通知」チェックボックスを設けた．これはなんらかの異常イベントを検出した際に，予め登録された介護担当者や家族にメールを自動送信する機能を有効にするか無効にするかを指定するチェックボックスである．メールアドレスは，予め構成情報ファイルに登録する．センサ信図 5号 が 無 信 号 に な っ た と き に「 離 床 」を 通 知 し ，フィルタリング処理

毎分の平均心拍数はこの信号の周期を計算す

無信号の状態からなんらかの振動信号が再開ることにより得る．

されたときに「入床」を通知する機能を持っ呼 吸 に つ い て は 原 信 号 を 直 接 0.5Hz の ロ ーている．

パスフィルタにかけることにより（Ｃ）のよ

各信号表示領域の上部に，色別のだ円形でうな信号波形を得ることができるので，この過去の状態を簡易的に表示する履歴表示領域

周期を計算して毎分の平均呼吸数を求める．

を設けた．1 個のだ円形が５秒間の状況を表し て お り ， グ レ ー が 無 信 号 状 態 （ 離 床 状 態 ），3.4. 試 作 プログラムの機 能ActMon プ ロ グ ラ ム は 得 ら れ た 生 体 信 号 か緑が心拍と呼吸が落ち着いた範囲にある状態，ら得られた状態情報の表示と，離床，入床を外にある状態，水色が体動検出状態を示す．

検出した場合のメール通知機能を持つ．
図 6 に本プログラムで表示される監視画面の 例 を 示 す (4 セ ン サ の 内 1 個 だ け を 表 示 )．

黄色が心拍または呼吸のいずれかが規定範囲
センサから得られた信号は画面上部にある
出力ファイル名欄に指定したファイルに記録される．このファイルは本プログラムの入力

黒地に振動波形が表示されている領域には，としても利用でき，オフラインで過去の監視シート型圧電センサから入力された振動信号，対象者について詳しく分析することが可能で信号フィルタリングにより得た心拍周期波形ある．

図 6

ActMon プ ロ グ ラ ム 使 用 例

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4. 結 果見守り支援システムの開発を目標としてその 原 理 実 験 プ ロ グ ラ ム の 試 作 を 行 っ た ．ま た ，第28号（2016）

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面の研究では圧電センサの数が少数で済む介護施設内の監視用途向けの機能として開発を継続する．

介護施設内で介護対象者の状態をモニタする利用形態を考慮した機能を設けた．

謝辞

報告者および４名の被験者により測定試験

本 研 究 は 平 成 27 年 度 の 第 一 工 業 大 学 研 究を行ったところ，得られる信号の強弱や質は開発助成金の交付を受けて実施し，研究を進

圧電センサシートに対して測定対象者がどの展することができました．この場を借りて御ように接しているかで大きく異なることが分礼申し上げます．

かった．また寝返りや若干の姿勢変化だけでも大きな体動信号が発生するし，生体信号検出が困難となることも分かった．
し か し な が ら ，一 定 時 間（ 10 秒 程 度 ）体 動がない時間帯があれば，ほぼ正しい心拍と呼吸 数 を 算 出 で き る ．し た が っ て 毎 日 24 時 間 といった長時間の測定をすれば，一定頻度で心拍数や呼吸数の正常・異常判定が可能であると考える．また体動発生の時間帯は健康状態に問題ないと考えて良く．介護のための監視という観点からは，問題が無い状態と判断して良い．
いくつかの機能は今回の試作では開発しておらず，将来課題である．ひとつは個人ごとのデータを１ヶ月，１年というレベルで長期間に蓄積する機能であり，もうひとつは，多数のシート型圧電センサを床面に敷いた場合の，監視対象個人の追跡方法である．また，センサで検出した振動信号から呼吸と心拍信号を抽出する精度は，監視対象者がセンサ上にどのような形で乗っているかにも依存して異なってくる．多数の被験者および多様な姿勢で実験をし，精度を検証していく必要がある．

5. 今 後 の 方 針
最終的な目標は一人暮らし高齢者の見守り支援システムの開発であるが，家屋の床全面に圧電センサを敷きつめる構成はコスト的な課題が大きい．実用性が明らかになれば大量生産によるコストダウンが見込まれるが，当参考文献[1] 内 閣 府 ， 平 成 27 年 版 高 齢 社 会 白 書 (全 体 版 )，pp.13-14，
http://www8.cao.go.jp/kou rei/whitep aper/w-2 015/zenbun/27pdf_index.ht ml， 2015.
[2] Nation al Institute on Aging, Nation al Institutes ofHealth, Global Health and Aging, NIH Publication no.
11-7737, Octob er 2011.
[3] 前 川 泰 子 ，中 島 智 晴 ，今 西 昇 ，樋 口 由 美 ，“居住空間のスマート化に向けた高齢者見守りシステム開発 の 取 り 組 み ，”ヒ ュ ー マ ン ケ ア 研 究 学 会 誌 ，第 5
巻 2 号 ， pp.51-54， 2014.
[4] 勝 手 美 紗 ，内 海 ゆ づ 子 ，黄 瀬 浩 一 ，“物体と動き特徴 を 用 い た 行 動 認 識 ，”信 学 技 報 ，PRMU 2 011-212，pp.125-126， Feb. 2012 .
[5] 小 林 明 夫 ，沼 田 宗 純 ，目 黒 公 郎 ，“平時から災害時まで利用可能な高齢者の生活習慣の遠隔見守り支援 シ ス テ ム の 研 究 ，” 生 産 研 究 ， 63 巻 4 号 ，pp.465-470， 2011.
[6] 吉 田 勤 彦 ， 岸 本 真 迪 ， 水 野 文 雄 ， 早 坂 智 明 ， 他 4
名 ，”歩 行 解 析 を 核 と し た 要 介 護 者 の 見 守 り の た めの ウ ェ ア ラ ブ ル シ ス テ ム の 開 発 ，”日 本 機 械 学 会 第19 回 バ イ オ エ ン ジ ニ ア リ ン グ 講 演 論 文 集 ，pp.192-193， Jan. 2007 .
[7] 池 田 英 信 ，“ ウ ェ ア ラ ブ ル サ ー ビ ス の 市 場 動 向 ，”CEATEC JAPAN 2014 シ ン ポ ジ ウ ム「 第 5 世 代 モ バ
イル通信とウェアラブルデバイスが拓く新しい社
会 へ の 期 待 と そ れ を 支 え る 最 新 技 術 動 向 」，電 子 情報通信学会，
https://www.ie ice.org /tok yo/ceatec2014_03.pd f，Oct.
2014.
[8] 内 田 泰 広 ，澤 本 潤 ，杉 野 栄 二 ，“加速度センサを活用 し た 非 装 着 型 の 人 間 の 行 動 推 定 シ ス テ ム ，”信 学
技 報 ， vol.115， no.232， pp.1-6， Sep. 2015 .
[9] 松 野 敬 司 ，“タイルカーペットに埋め込まれた荷重センサの連結接続方式提案とその独居高齢者見守り シ ス テ ム へ の 応 用 ，”信 学 技 報 ，vol.114，no.497，
pp.53-56， Mar. 2015.
[10] 萩 原 健 ， 杉 田 典 大 ， 吉 澤 誠 ， 本 間 経 康 ， 阿 部 誠 ，
小 原 一 誠 ，松 岡 成 己 ，斉 藤 功 一 ，後 藤 厚 志 ，“シート型微小変位センサを用いて推定した心拍数変動の 信 頼 性 評 価 ，”生 体 医 工 学 ，52 巻 1 号 ，pp .18-24，
2014.