各種センサを用いた住宅内行動センシングに関する研究
空気品質センサを追加した場合の住宅内行動検知性能の検討

Research on Behavior Sensing in Houses using Various Sensors
A study on behavior detection performance in houses adding air quality sensor○島田 樹*1，谷 明勲 *2，山邊 友一郎*3
Tatsuki Shimada＊1, Akinori Tani＊2 and Yuichiro Yamabe＊3*1 神戸大学大学院工学研究科建築学専攻

大学院生

Graduate Student, Department of Architecture, Graduate School of Engineering, Kobe University.

*2 神戸大学大学院工学研究科建築学専攻教授

博士(工学)

Professor, Department of Architecture, Graduate School of Engineering, Kobe University, Dr.Eng.

*3 神戸大学大学院工学研究科建築学専攻

準教授

博士(工学)

Associate Professor, Department of Architecture, Graduate School of Engineering, Kobe University, Dr.Eng.

Summary:
Recently, in Japan, the number of solitary dearth has been increasing due to the declining birthrate and aging population. For
this reason, demands for systems on watching elderly people for families living apart are increasing. The authors have alread y
proposed two sensing systems using Open Source Hardware (OSHW) and various sensors and performed sensing experiments in
actual residences. As results, it is clarify that life behaviors in the residence can be roughly detected using proposed syst ems.
In this paper, aiming to improve detection abilities of life behaviors in a residence, an air quality sensor is added to the proposed
sensing system as a new sensor. Newly employed sensor can measure ‘Total Volatile Organic Compounds (TVOCs)’ and‘Equivalent CO2 (eCO2)’. Sensing experiments in an actual residence are performed during 3 days (72 hours), and obtained results
show that added air quality sensor can detect some life behaviors in a residence. Measurements results obtained by preceding andthis papers show that detection abilities on life behaviors in residences are considered to be improved using the multiple sensors
comprehensively. Therefore, it is necessary to clarify relationships between the combination of sensors and detectable life
behaviors.
キーワード: 住宅内行動；センシング；OSHW；各種センサ
Keywords: Behavior in a house; Sensing; OSHW; Sensors.

1. はじめにい。また、センサを人間に取り付けて人間の動作を測定

近年の日本は世界でも類を見ない高齢化社会を迎えつする研究 [4]も行われているが、これは人の歩行や転倒なつあり[1]、2065 年には国民の約 2.6 人に 1 人が 65 歳以上

どの動作の検出を目的としており、日常生活の動作や行の高齢化社会が到来すると予想されている。それに伴い動の計測を目的としたものではない。さらに、住宅に設高齢者のみの世帯の割合は、平成 27 年には 56.9％にまで置したセンサによる測定結果から、居室の利用を観測す達し、孤独死件数なども増加している [2]。孤独死が急増しる研究 [5]は行われているが、種々のセンサの計測結果がている要因として、近隣関係の希薄化があげられる。地

実際の生活行動の判別にどの程度有効であるかという研域とのつながりが希薄になり、異変が周辺住民に察知さ究は十分には行われていない。

れにくい状況になっていると考えられる。

そこで、筆者らは、既に生活行動センシングに関するそのため、離れて暮らす家族が高齢者の生活を見守る基礎的知見を得るための基礎的検討として、まずオープ仕組みに対する要求の高まりにより、さまざまな研究がンソースハードウェア(以下 OSHW)である Arduino[6] [7]と行われている。カメラによるモニタリングに関する研究

市販の各種センサを用いた室内行動センシングシステム

では、映像から異常行動を判別するアルゴリズムに関すを構築し，実際の住宅でセンシング実験 [8]を行った。提案る研究が行われている [3]。しかし、プライバシーの観点かシステムで得られた計測結果と実際の生活行動との比較

ら室内にカメラを設置することに抵抗感を持つ場合も多検討を行い、各種センサの住宅内での行動の判別能力を日本建築学会情報システム技術委員会
第 42 回情報･システム･利用･技術シンポジウム論文集， 288-293 ， 2019 年 12 月，東京
Proceedings of the 42nd Symposium on Computer Technology of Information ，Systems and Applications ， AIJ ， 288-293 ， Dec. ， 2019 ， Tokyo－ 288 －検証し、その有効性を明らかにした。

3. 検証実験

本研究では，既往の研究 [8]に加えて、空気品質センサを3.1

実験概要追加して既報と同様の実験を行い、これらのセンサの生

本研究では、2 章で示したシステム１、2 の 2 つのセン

活行動把握への適用可能性を検討する。さらに、生活行

シングシステムを用いて、あるアパートの一室にて住宅動の判別に効果的な各種センサの配置や組合せの検討や、 内行動の計測を行った。
配置の際の注意点についても併せて行う。

図 4 に実験を行った住宅の間取り、及び各システムの配置を示す。実験は、2019 年 7 月 4 日 0 時から 6 日 24

2. システム概要時までの 3 日間(72 時間)で行った。なお、実験期間中こ本研究では OSHW の Arduino を用いて、空気品質センサからなるシステム 1 と、温度センサ、湿度センサ、照の住宅では成人男性 1 名が生活しており、天候は 4 日の夜のみ雨であった。

度センサからなるシステム 2 の 2 種類のセンシングシス

表 5 に実験期間中の主な生活行動と、その行動が行わテムを用いて住宅内にて計測を行った。空気品質センサれた時間を示す。また、表 6 には各室におけるシステム

は 空 気 中 の 総 揮 発 性 有 機 化 合 物 (Total Volatile Organic

1、2 の設置高さを示す。深夜 0 時から未明までが雨で、Compounds，以下 TVOCs)と等価 CO2 濃度(Equivalent CO2， それ以外の時間帯は晴れであった。
以下 eCO2)の計測が可能である

表 2 に空気品質センサ
30に照度センサ [12]の仕様をそれぞれ示す。なお、温度、25湿度および eCO2 濃度に関しては市販のデータロガーと204各センサで同時に計測を行い、計測精度の検証を事前に行ったところ、図 1～3 に示すように温度は 2~3℃低く、湿度は約 3~5%高いがほぼ同様の性状を示し、eCO2 濃度温度(℃)[9]の仕様を、表 3 に温度 [10]、湿度 [11]センサの仕様を、表15105は 200ppm 程度高い結果となった。 表 4 にデータロガー

00の仕様[13]を示す。システム 1、2 ともに、0.5 秒ごとに温510152025時間(分)度センサ、湿度センサ、照度センサによる計測を 10 回行い、その平均値を記録する。なお、計測結果は全て SD カ

図１30データロガー
LM61BIZ

温度のデータロガーとの比較

ードに記録される。
8070

1.8~3.6V-5~+50℃
400~8192ppm
0~1187ppb

60

湿度(％)

表1
電源電圧
動作温度
eCO2 測定範囲
TVOCs 測定範囲

空気品質センサの仕様 [9]5040302010

電源電圧
温度 2.7～+10センサ(V)
湿度 4～+5.8センサ
(V)

表3

測定範囲
-25～+85(℃)
0～+100(％)

精度±3.0(℃)±3.5(％)

感度+10(mV/℃)+30.7(mV/％)

0ｵﾌｾｯﾄ+600(mV)+958(mV)

05101520

図22530

データロガー

時間(分)HIH-4034

湿度のデータロガーとの比較

700

照度センサの仕様 [12]

最大測定
最大動作
光電流*1
逆電圧 波長範囲 感度波長 温度
照度4～5.8 320～820560-30~80 -0.18~0.34
センサ
(V)
(nm)
(nm)
(℃)
(mV)
*1 測定条件：気温 25℃、電源電圧 5V、
色温度 2856K、照度 100lx

600CO2(ppm)

表2

温度、湿度、センサの仕様 [10][11]500400300200100

表 4 データロガーの仕様 [13]
温度[℃]
湿度[%]
CO2 濃度[ppm]
測定範囲

0～55

10～950～9,999

測定精度±0.5±5±50+読み値の 5%

論文 R810051015

時間(分)図3202530

データロガー
CCS811eCO2 濃度のデータロガーとの比較－ 289 －①に関しては,各図中の 18 時 30 分頃や 23 時 45 分頃な
居間

どで値の変化が観察される。これより、空気品質センサ

台所(9.8ｍ 2)(7.2ｍ 2)寝室W(9.8ｍ 2)

Cで帰宅時間を判別することが可能であると考える。
玄関②に関しては、特に 18 時 30 分頃の値の変化として、急激に eCO2 濃度が低下した後に上昇したことが確認で浴室きる。これは換気扇を停止したためと考えられる。また、換気が行われる事で在宅中である事が推測できるため、：計測システム
図4：照明器具

空気品質センサで間接的に在宅状況が判別可能と考える。

実験を行った住宅の間取りとシステムの配置③に関しては、換気による影響に加えて、睡眠時は日中と比較して代謝量が低下し、eCO2 の排出が抑えられる

表5

1 日目
0：30
10：30
12：00
17：30
18：30
22：45
23：00
24：00

就寝
起床
外出
帰宅
外出
帰宅
入浴
夕食

表6

主な生活行動と時間ことが原因として考えられる。なお、上記の変化は 3 日
3 日目
3：30
10：00
10：15
15：30

間とも共通して見られた。
次に、図 8 のベランダの eCO2 濃度変化については、他の居室と比較して値の上限値は小さいものの、窓を開けて換気を行った時間帯に上昇することがわかる。これは、今回は窓の付近にセンサを設置したため室内の空気によ

19：00
20：30

各室におけるシステムの床上高さ

ベランダ
居間
寝室
台所

3.2

2 日目
1：30
9：40
11：00
18：30
19：15
23：45
24：00

床上 0.2m(台上)
床上 0.6m(机上)
床上 0.6m(棚上)
床上 1.0m(壁面)

実験結果及び考察

今回の実験では 3 日間の測定を行ったが、本稿では主に 2 日目と 3 日目一部の測定結果を抜粋して示し、特に、空気品質の変化に注目して検討および考察を行う。
図 5～7 に 2 日目の居間、寝室、台所、外気の、図 9～10 に 3 日目の居間、台所の eCO2 計測結果をそれぞれ示す。また、図 11～14 には 2 日目の居間、寝室、台所、外気の、図 15～16 に 3 日目の居間、台所の TVOCs 計測結る影響を受けたと考えられる。それ以外の在室時間帯では、3 日間とも eCO2 濃度に大きな変化は見られなかった。
さらに、図 9、10 に示す 3 日目の居間、台所の eCO2 度
計測結果では、図 9 から居間で食事をとった 21 時頃にCO2 濃度の上昇が確認できる。このような急激な上昇は1 日目の 24 時頃にも見られたため、食事によってその部屋の CO2 濃度が上昇したと推測できる。また図 10 では、台所で調理を行った 20 時 30 分頃にも eCO2 濃度の上昇が確認でき、空気品質センサが調理によるガスコンロの使用などの影響を受けたと考えられる。しかし、これらの上昇の傾向は帰宅時の上昇と類似しおり、eCO2 濃度の変化だけでは、食事に関連した生活行動であると判断することは難しいと考える。また、図 9 の 21 時頃の値のように測定範囲外の値を検出する場合が見られたため、今後は、検出範囲外の計測値の処理の検討が必要と考える。

果をそれぞれ示す。なお、各図中には特徴的な生活行動
3500

外出時間帯をそれぞれ示している。なお、寝室のシステ

3000

ム 2 の計測結果では、システムの不具合により SD カー

2500

ドにデータが保存できていなかったため、今回は除外する。
(1)eCO2 濃度に関する考察
図 5 から図 7 に示す 2 日目の各場所における eCO2 計測結果で、共通して以下の傾向が観察された。
①外出先から帰宅した際に、住宅内の各地点の eCO2 濃度が急激に上昇する傾向がある。
②起床時、入浴後、帰宅時などに、台所の換気扇を起動した場合、住宅内の各地点の eCO2 濃度が急激に減少する傾向がある。
③就寝時は、居間の窓を開放した場合、緩やかに各地点の eCO2 濃度が減少していく傾向がある。

論文 R81eCO2 (ppm)を併せて示し、赤の範囲は睡眠時間帯を、黄色の範囲は換気換気
外出

睡眠

2000

外出

1500

1000
500

002468101214時刻(時)
図5居間

1618202224換気

eCO2 濃度計測結果(2 日目)(2)TVOCs 濃度に関する考察
図 11～14 に示す実験 2 日目の各場所における TVOC
濃度測定結果から、TVOCs の濃度変化についても、先述した eCO2 濃度と同様の傾向が見られ、帰宅時や食事の－ 290 －

3500
3000

3500

換気
睡眠

外出

外出

2000
1500
1000

外出

睡眠

3000

2500

eCO2(ppm)

eCO2 (ppm)

換気

4000

換気

2500
2000

1500
1000

500

500

00246810121416時刻(時)18202224

入浴

00

寝室

4換気

図 10
図62台所

681012141618202224

夕食
時刻(時)
eCO2 濃度計測結果（3 日目）

eCO2 濃度計測結果（2 日目）
時間帯などに急激な上昇が見られ、換気を行った時間に3500は濃度が急激に低下する結果が得られた。これより、
換気

eCO2 (ppm)

3000

換気

睡眠

外出

TVOCs 濃度の変化でも、eCO2 濃度の変化と同様に帰宅

外出

2500

時間、在宅状況の判別や食事時間の推測が可能と考える。

2000

図 13、16 の台所の TVOCs 計測結果については、とも1500に他の計測箇所の濃度と比較して高い値を検出したこと1000が確認された。これは、今回、空気品質センサをトイレ500付近に設置したことにより、トイレ内の芳香剤に含まれるリモネンやピネンなどの有機化合物に影響を受けたと00246810121416時刻(時)
図7

台所

1820

換気2224

入浴eCO2 濃度計測結果（2 日目）

推測される [14]。このため、今後、芳香剤などのセンサへの影響について検討する必要があると考える。さらに、
TVOC の計測値に関しても eCO2 濃度同様に測定範囲外の値を検出する場合が見られたため、今後、検出範囲外の計測値の処理の検討が必要と考える。

3500

換気

eCO2(ppm)

3000
2500

睡眠

外出

(3)温度、湿度、照度変化と生活行動の関連性

外出

ここでは、eCO2 濃度、TVOC 濃度の変化と温度、湿度2000および照度の変化との関連について考察を行う。

1500
1000

温度に関しては今回の実験期間において、エアコンを500使用しなかったこともあり大きな変化が見られなかった。
そのため空気品質との関連性を確認できなかった。湿度00246810121416

ベランダ

202224

換気

時刻(時)
図818

に関しては入浴時の湿度の上昇とともに eCO2 濃度および TVOCs の濃度が上昇する傾向が 3 日ともに見られた。

eCO2 濃度計測結果（2 日目）

TVOC に関してはシャンプーや洗剤などの成分を検知したため濃度が上昇したと考えられる。
今後は、エアコン使用時の温湿度変化と空気品質の変20000化を比較し、検出特性を把握していく必要がある。

17500eCO2(ppm)

15000

照度に関しては、たとえば図 5、図 11 の居間における12500

睡眠

10000

帰宅時間前後(18 時 30 分から 19 時ごろ)の空気品質の変外出化と、図 18 の照度の同時間帯における計測結果をそれぞ7500

れの比較することで、おおよその帰宅時間を判別するこ

5000とが可能である。このことから、特に日没後の、在宅、2500帰宅、外出などの行動や、就寝中などの活動状況をより

002468101214時刻(時)図9

論文 R81

居間

16182022

夕食

eCO2 濃度計測結果（3 日目）

24

明確に判別することが可能と考えられる。また、日中に関しても、図 5、図 11 の起床時間後の居間における空気品質の変化と、図 18 の照度の計測結果を比較すること－ 291 －

35000

2500

30000
25000

2000

外出睡眠

1500TVOC(ppb)

TVOC(ppb)

3000

外出

1000
500

外出睡眠20000
15000
10000

5000

002468換気

10121416時刻(時)

図 11

居間

18202202402468101214161820時刻(時)換気

TVOCs 濃度計測結果（2 日目）

図 15

居間

夕食

換気

4000
3500

睡眠

600

外出

外出

400
200

2000
1500
1000
500

00

2468

図 12

10121416時刻(時)

換気

寝室

1820

22024

図 162500

換気

外出

外出

湿度(%)

睡眠

1500

1000
500

002468121416時刻(時)

換気

図 13

10台所

468

換気

TVOCs 濃度計測結果（2 日目）

2000

2181012141618時刻(時)3000

TVOC(ppb)

入浴

2500

02022

換気

24台所

202224夕食

TVOCs 濃度計測結果（3 日目）

10090807060
50403020100

入浴024681012141618202224時刻(時)入浴

TVOCs 濃度計測結果（2 日目）

図 17

400500

350

450

台所

湿度計測結果（2 日目）

睡眠

外出

400

300

外出

睡眠

250

外出

350

照度(lx)TVOC(ppb)

外出

睡眠

3000

換気

800

TVOC(ppb)

TVOC(ppb)

1000

24

TVOCs 濃度計測結果（3 日目）

4500

1200

22200
150

外出

300
250

200
150

100

100

50

50000246

論文 R81101214時刻(時)

換気

図 148

ベランダ

161820222402461012141618202224時刻(時)換気

TVOCs 濃度計測結果（2 日目）

8

図 18

居間照度計測結果（2 日目）－ 292 －

で、これまで照度センサだけでは判別することが難しかった日中における住宅内での活動状況を判別することが出来ると考える。

握する必要があると考える。
また、今回は使用しなかった人感センサなどとの組み合わせについても合わせて検証していく予定である。さ
らに、これまでの検討で各種センサの計測結果の変化か

4. 結ら住宅内の生活行動を判別できることが明らかとなった

本研究では各種センサおよび OSHW の Arduino をもちので、今後は、各種センサの計測結果の変化と生活行動いた室内行動センシングシステムを構築し、実際の住宅の関係をルール化することにより、提案システムによるでの計測を行い、特に、本報では空気品質センサを追加生活行動自動的判別システムの構築を目指した検討と得して実際の生活行動と各種センサの計測を行い、特に住られる予測精度の検証を行う予定である。

宅内の空気品質の変化と生活行動の関係について比較・考察を行った。その結果、以下のことが明らかになった。

［参考文献］(1) eCO2 濃度計測結果から、住宅内の各部屋(計測地点)で、 [1]総務省：平成 29 年度版 高齢社会白書(URL:https://www8.cao.go.jp/kourei/whitepaper/w-2017/html/zenbun/index.html
帰宅時、在宅中、起床時、調理、食事時に eCO2 濃度の上昇が確認できた。しかし、調理、食事による変化と帰宅時における eCO2 濃度の変化はほぼ同様の性状を示すため、eCO2 濃度のみではどの生活行動かを特定することは難しい。また、換気による eCO2 濃度の低下から、在宅中であることが推測可能であるなど、eCO2 濃度で間接的に在宅状況を判断可能であると考えられる。
(2) TVOCs 濃度計測結果からは、おおむね eCO2 濃度の場合とほぼ同様の傾向が確認された。しかし、台所における TVOCs 濃度の計測結果から、芳香剤や消臭剤、シャンプーなどの成分による影響を受ける可能性が確認された。このため、これらの成分による TVOCs 濃度の検出特性への影響を検討する必要があると考える。
(3) 温度、湿度、照度計測結果と空気品質の計測結果と生活行動判別可能性を比較した場合、温度、湿度に関して、今回はエアコンの起動がなくこれらの計測結果に大きな変化がなかったため、eCO2 濃度及び TVOCs 濃度の関連性を今後検討する必要があると考える。また、照度に関しては、日没後の在宅状況の判別だけでなく、これまで照度センサだけでは判別が難しかった日中における住宅内での活動状況を検出することがで、空気品質計測が生活行動判別に有効であることもわかった。
以上より、本研究で構築した空気品質センサを加えたシステムを用いることで、住宅内における大まかな在宅状況や生活行動を判別もしくは推測可能であることがわかった。特に、これまで判別することが出来ていなかった食事に関する生活行動を検出する可能性が明らかとなったことは大きな知見であると考える。
一方、今回の実験では空気品質から在宅状況を判断することは可能であったが、空気品質の計測結果のみでは各室における在室状況を明確に判断することが出来なかった。これは、今回計測を行った住宅の間取りで、各室が直接つながっているため、空気がすぐに混ざってしまうことが原因と考える。このため、今後、廊下などによって各室が独立した間取りの住宅でも計測を行い、提案

令和元年 7 月 8 日閲覧)
[2] 東 京 都 観 察 医 務 院 ホ ー ム ペ ー ジ 平 成 28 年 版 統 計 表 ：(URL:http://www.fukushihoken.metro.tokyo.jp/kansatsu/database/
28toukei.files/28toukei40-56.pdf，平成 30 年 7 月 11 日閲覧)
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システムの間取りによる生活行動検出特性への影響を把

論文 R81－ 293 －