"生体の呼吸を検出する呼吸検出装置であって、前記生体の体幹における複数方向への変動量をそれぞれ検出する変動量センサと、前記変動量センサの検出結果に次元削減手法を適用することにより、前記生体の呼吸波形を取得する呼吸波形取得手段と、を備えることを特徴とする呼吸検出装置。前記変動量センサが、前記生体の体幹における複数方向への加速度をそれぞれ検出する加速度センサおよび前記生体の体幹における複数方向に対する位置をそれぞれ検出する位置センサのうちの少なくとも一方である請求項1に記載の呼吸検出装置。前記変動量センサが、前記生体の体幹における複数方向への加速度をそれぞれ検出する加速度センサおよび前記生体の体幹における複数方向に対する位置をそれぞれ検出する位置センサであり、前記呼吸波形を取得するにあたり、前記加速度センサの検出結果および前記位置センサの検出結果のいずれを用いるかを選択するセンサ選択手段をさらに備える請求項1に記載の呼吸検出装置。前記生体が移動中であるか否かを検出する移動状態検出手段をさらに備え、前記センサ選択手段は、前記移動状態検出手段の検出結果に基づいて、前記呼吸波形を取得するにあたって用いるセンサを選択する請求項3に記載の呼吸検出装置。請求項1~請求項4のうちの何れか1項に記載の呼吸検出装置と、前記呼吸検出装置で検出された呼吸波形から、呼吸特徴量を検出する呼吸特徴量検出手段と、前記検出された前記呼吸特徴量に基づいて、前記生体の睡眠深度を推定する睡眠深度推定手段と、を備える睡眠深度推定装置。生体の体幹における複数方向への変動量をそれぞれ検出する変動量センサと、前記変動量センサの検出結果に次元削減手法を適用することにより、前記生体の呼吸波形を取得する呼吸波形取得手段と、前記生体に対して刺激を付与する刺激付与手段と、前記呼吸波形取得手段で検出された呼吸波形から、呼吸特徴量を検出する呼吸特徴量検出手段と、前記検出された前記呼吸特徴量に基づいて、前記生体の睡眠深度を推定する睡眠深度推定手段と、備え、前記睡眠深度推定手段によって推定される睡眠深度に基づいて、前記刺激付与手段によって前記生体に付与する刺激の内容を決定することを特徴とする携帯電話。生体の体幹における複数方向への変動量をそれぞれ検出する変動量センサの検出結果に次元削減手法を適用することにより、前記生体の呼吸波形を取得する呼吸波形取得機能と、前記呼吸波形から、呼吸特徴量を検出し、検出された前記呼吸特徴量に基づいて、前記生体の睡眠深度を推定する睡眠深度推定機能と、前記睡眠深度に基づいて、前記生体に刺激を付与する刺激付与手段を制御する刺激付与制御機能と、を備える携帯電話用プログラム。しかし、上記特許文献1に開示された生体情報モニタシステムにおいては、被検体の動きを検出する加速度センサを内部に備えるセンサユニットを接着テープによって被検体の皮膚に接着している。このため、被検体である生体の加速度を検出する加速度センサを取り付ける手間がかかるという問題があった。そこで、本発明の課題は、加速度センサなどのセンサを生体に取り付ける手間を軽減することができる呼吸検出装置を提供することにある。上記課題を解決した本発明に係る呼吸検出装置は、生体の呼吸を検出する呼吸検出装置であって、生体の体幹における複数方向への変動量をそれぞれ検出する変動量センサと、変動量センサの検出結果に次元削減手法を適用することにより、生体の呼吸波形を取得する呼吸波形取得手段と、を備えることを特徴とする。本発明に係る呼吸検出装置は、複数方向への変動量をそれぞれ検出する変動量センサの検出結果に次元削減手法を適用し、たとえば主成分分析を行うことにより、生体の呼吸波形を取得している。このため、センサの検出精度がさほど高くない場合でも、生体の呼吸波形に基づく呼吸状態を精度よく検出することができる。したがって、変動量センサを生体に対して接着させることなく、たとえば軽く触れた状態などで呼吸を検出することができる。よって、加速度センサなどのセンサを生体に取り付ける手間を軽減することができる。ここで、変動量センサが、生体の体幹における複数方向への加速度をそれぞれ検出する加速度センサおよび生体の体幹における複数方向に対する位置をそれぞれ検出する位置センサのうちの少なくとも一方であるようにすることができる。このように、生体の体幹の変動量としては、複数方向、たとえばX-Y-Z軸方向に対する加速度や、複数方向に対する位置を検出する位置を用いることができる。また、複数方向としては、たとえば互いに直交する2方向や3方向のほか、ロール方向およびピッチ方向とすることができる。また、変動量センサが、生体の体幹における複数方向への加速度をそれぞれ検出する加速度センサおよび生体の体幹における複数方向に対する位置をそれぞれ検出する位置センサであり、呼吸波形を取得するにあたり、加速度センサの検出結果および位置センサの検出結果のいずれを用いるかを選択するセンサ選択手段をさらに備えるようにすることができる。生体の存在環境に応じて、加速度センサや位置センサの検出精度が変動することがある。このため、呼吸波形を取得する際に利用するセンサをセンサ選択手段において選択することにより、さらに精度のよい呼吸波形の検出を行うことができる。さらに、生体が移動中であるか否かを検出する移動状態検出手段をさらに備え、センサ選択手段は、移動状態検出手段の検出結果に基づいて、呼吸波形を取得するにあたって用いるセンサを選択するようにすることができる。生体が移動状態である場合には、加速度センサの検出精度が低下することがある。このため、移動状態検出手段の検出結果に基づいて、呼吸波形を取得するにあたって用いるセンサを選択することにより、さらに精度のよい呼吸波形の検出を行うことができる。また、本発明に係る睡眠深度推定装置は、上記の呼吸検出装置と、呼吸検出装置で検出された呼吸波形から、呼吸特徴量を検出する呼吸特徴量検出手段と、検出された呼吸特徴量に基づいて、生体の睡眠深度を推定する睡眠深度推定手段と、を備えるものである。本発明に係る睡眠震度推定装置は、上記の呼吸検出装置で検出された呼吸波形に基づいて睡眠深度を推定している。このため、精度のよい睡眠深度の推定を行うことができる。他方、本発明に係る携帯電話は、生体の体幹における複数方向への変動量をそれぞれ検出する変動量センサと、変動量センサの検出結果に次元削減手法を適用することにより、生体の呼吸波形を取得する呼吸波形取得手段と、生体に対して刺激を付与する刺激付与手段と、呼吸波形取得手段で検出された呼吸波形から、呼吸特徴量を検出する呼吸特徴量検出手段と、検出された呼吸特徴量に基づいて、生体の睡眠深度を推定する睡眠深度推定手段と、備え、睡眠深度推定手段によって推定される睡眠深度に基づいて、刺激付与手段によって生体に付与する刺激の内容を決定することを特徴とする。このように、睡眠深度に基づいて生体に付与する刺激の内容を決定することにより、睡眠状態にある生体に対して刺激を付与して、生体を覚醒させることができる。また、睡眠深度を精度よく推定できるので、不要な刺激付与を防止することができる。そして、本発明に係る携帯電話用プログラムは、生体の体幹における複数方向への変動量をそれぞれ検出する変動量センサの検出結果に次元削減手法を適用することにより、生体の呼吸波形を取得する呼吸波形取得機能と、呼吸波形から、呼吸特徴量を検出し、検出された呼吸特徴量に基づいて、生体の睡眠深度を推定する睡眠深度推定機能と、睡眠深度に基づいて、生体に刺激を付与する刺激付与手段を制御する刺激付与制御機能と、を備えるものである。本発明に係る呼吸検出装置によれば、加速度センサなどのセンサを生体に取り付ける手間を軽減することができる。以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、図示の便宜上、図面の寸法比率は説明のものと必ずしも一致しない。図1は、本発明の実施形態に係る携帯型装置のブロック構成図、図2は、携帯型装置の利用形態を示す模式図である。呼吸状態判定図1に示すように、本実施形態に係る携帯型装置Hは、携帯型制御装置1を備えている。携帯型制御装置1には、加速度センサ2、磁気方位センサ3、および通信装置4が接続されている。また、携帯型制御装置1には、バイブレータ5およびスピーカ6が接続されている。これらの携帯型制御装置1、加速度センサ2、磁気方位センサ3、通信装置4、バイブレータ5およびスピーカ6は、いずれも携帯型装置Hに設けられている。また、通信装置4は、車両に設けられる車両通信装置7との間で通信可能とされている。携帯型制御装置1には、呼吸判定部10および睡眠判定部20が形成されている。呼吸判定部10は、移動状態判定部11、センサ情報選択部12、および呼吸状態検出部13を備えている。また、睡眠判定部20は、呼吸特徴量推定部21、睡眠深度推定部22および睡眠深度制御部23を備えている。呼吸判定部10を備える携帯型制御装置1は、本発明の呼吸検出装置を構成する。また、睡眠判定部20を備える携帯型制御装置1は、本発明の睡眠深度推定装置を構成する。また、図2に示すように、携帯型装置Hは、本発明の生体である利用者Mが携帯して利用することができる装置である。図2に示す利用形態では、利用者Mは、ストラップに携帯型装置Hを取り付け、ストラップを介して携帯型装置Hを首から下げている。このとき、利用者Mは、携帯型装置Hを胸部に、衣服などを介して間接的に接触させている。利用者Mにおける携帯型装置Hが間接的に接触している胸部が本発明の検出部となる。携帯型装置Hでは、利用者Mの胸部に間接的に接触することにより、利用者Mの体幹の変化に応じてその位置を変化させる。携帯型装置Hとしては、たとえば携帯電話を用いることもできる。特に、いわゆるスマートフォンを用いることもできる。携帯電話には、一般的に、利用者の声を電気信号に変換するマイクロフォンおよび通話相手の声を再生するスピーカを備えている。また、発信音を発する代わりに利用者に振動を付与するバイブレータが設けられている。このため、携帯型装置Hとしては、携帯電話、特にスマートフォンを好適に用いることができる。加速度センサ2は、携帯型装置Hにおけるケース筐体部に取り付けられている。携帯型装置Hでは、図3に示すように、携帯型装置Hに対する相対的な3軸方向として、利用者Mの体幹に対する互いに交差、ここでは直交する複数方向であるX軸方向、Y軸方向、およびZ軸方向が定められている。X軸方向と、Y軸方向とは直交しており、X-Y平面に対してX軸方向が直交している。このため、X軸、Y軸、Z軸は、いずれも直交する3軸方向とされている。加速度センサ2は、携帯型装置HにおけるX,Y,Z軸の3軸方向に対する加速度をそれぞれ検出している。加速度センサ2は、検出結果である3軸方向のそれぞれに対する加速度センサ値以下加速度センサ値ともいうを携帯型制御装置1の呼吸判定部10における呼吸状態検出部13に送信する。加速度センサ2は、本発明の変動量センサを構成し、加速度は本発明の変動量を構成する。磁気方位センサ3は、携帯型装置Hにおけるケースに取り付けられている。磁気方位センサ3は、図3に示す利用者Mの検出部における携帯型装置Hのロール方向Rの変動量を示すロール角およびピッチ方向Pの変動量を示すピッチ角を検出している。磁気方位センサ3は、検出結果である携帯型装置Hのロール角およびピッチ角以下磁気方位センサ値ともいうを携帯型制御装置1の呼吸判定部10における呼吸状態検出部13に送信する。磁気方位センサ3は、本発明の変動量センサを構成する。利用者Mに直接的または間接的に接触している携帯型装置Hは、図4に示すように、利用者Mの呼吸や姿勢角の変動によって変化する。利用者Mの呼吸の場合は、利用者Mの胸部に対して略直交する第1方向L1に上下運動する。また、姿勢角の変化によって第1方向と交差する第2方向L2に移動する。さらに、第1方向L1および第2方向L2の双方に交差する第3方向に対しても移動する。携帯型装置Hに設けられた加速度センサ2は、これらの方向に移動する携帯型装置Hの加速度のX軸、Y軸、Z軸成分を検出する。また、磁気方位センサ3は、携帯型装置Hのロール角およびピッチ角を検出する。通信装置4は、車両通信装置7から送信される車両情報を受信する。車両情報には、車両の速度や車両の姿勢などの車両に関する情報が含まれている。通信装置4は、車両通信装置7から受信した車両情報を携帯型制御装置1の呼吸判定部10における移動状態判定部11に送信する。また、呼吸判定部10における移動状態判定部11は、通信装置4から送信される車両情報に基づいて、利用者Mの移動状態を判定する。ここでの移動状態としては、利用者Mが車両に乗って移動しているか否かの移動状態を判定している。移動状態判定部11は、判定した利用者Mの移動状態をセンサ情報選択部12に出力する。移動状態判定部11を備える携帯型制御装置1は、本発明の移動状態検出手段を構成する。センサ情報選択部12は、移動状態判定部11から出力された移動状態に基づいて、呼吸状態検出部13で呼吸状態を検出する際に用いるセンサ値を加速度センサ値および磁気方位センサ値の中から選択する。言い換えると、利用者Mが車両に乗っているか否か等を参照して、採用するセンサ値を選択する。センサ情報選択部12は、選択したセンサ値に関する選択情報を呼吸状態検出部13に出力する。センサ情報選択部12を備える携帯型制御装置1は、本発明のセンサ選択手段を構成する。呼吸状態検出部13は、加速度センサ2から送信された加速度センサ値や磁気方位センサ3から送信された携帯型装置Hの磁気方位センサ値に基づいて、利用者Mの呼吸状態を呼吸波形によって検出して取得する。このとき、呼吸状態検出部13では、生体の呼吸状態を検出するにあたって、センサ情報選択部12から出力された選択情報に基づいて、加速度センサ値と磁気方位センサ値のいずれを利用するかを選択する。呼吸状態検出部13は、検出した呼吸状態を呼吸特徴量推定部21に出力する。呼吸状態検出部13を備える携帯型制御装置1は、本発明の呼吸波形取得手段を構成する。呼吸特徴量推定部21は、呼吸状態検出部13から出力された呼吸状態に基づいて、利用者Mの呼吸特徴量を推定する。呼吸特徴量推定部21は、推定した呼吸特徴量を睡眠深度推定部22に出力する。呼吸特徴量推定部21を備える携帯型制御装置1は、本発明の呼吸特徴量検出手段を構成する。睡眠深度推定部22は、呼吸特徴量推定部21から出力された呼吸特徴量に基づいて、利用者Mの睡眠深度を推定する。睡眠深度推定部22は、推定した利用者Mの睡眠深度を睡眠深度制御部23に出力する。睡眠深度推定部22を備える携帯型制御装置1は、本発明の睡眠深度推定手段を構成する。睡眠深度制御部23は、睡眠深度推定部22から出力された睡眠深度に基づいて、刺激付与手段であるバイブレータ5の作動強度やスピーカ6の音量といった刺激の内容を決定する。睡眠深度制御部23は、作動強度および音量に応じた刺激付与信号をバイブレータ5およびスピーカ6に送信する。バイブレータ5は、携帯型装置Hに設けられており、振動することによって、携帯型装置Hの利用者に対して振動による刺激を与える。バイブレータ5は、睡眠深度制御部23から送信された刺激付与信号に応じて振動する。スピーカ6は、携帯型装置Hに設けられており、警告音を発することによって、携帯型装置Hの利用者に対して音声による刺激を与える。スピーカ6は、睡眠深度制御部23から送信された刺激付与信号に応じた音量の警告音を発生する。車両通信装置7は、たとえば利用者Mが乗車する車両に設けられている。車両通信装置7は、利用者が乗車している車両の速度や車両姿勢などの車両情報を、車両に設けられた各種装置などから取得している。車両通信装置7は、取得した車両情報を呼吸判定部10における移動状態判定部11に送信する。次に、本実施形態に係る携帯型装置の動作について説明する。図5は、携帯型装置における処理手順を示すフローチャートである。図5に示すように、本実施形態に係る刺激付与装置では、まず、加速度センサ2から送信される加速度センサ値や磁気方位センサ3から送信される磁気方位センサ値などのセンサ情報を取得するS1。センサ情報選択部12において、呼吸状態を検出する際に用いるセンサ値を選択するS2。センサ値の選択は、図6に示すフローに沿って行われる。図6は、呼吸状態の算出に用いるセンサ情報を決定する手順を示すフローチャートである。図6に示すように、センサ値の選択を行う際には、利用者Mが停止安静中か否かを判断するS21。利用者Mが停止中であるか否かの判断は、通信装置4から送信される車両情報に基づいて行われる。センサ情報選択部12では、車両情報に基づいて利用者Mが車両に乗車しているか否かを判断し、乗車している場合には、停止中でないと判断し、乗車していない場合には停止中であると判断する。センサ情報選択部12は、その判断結果を選択情報として呼吸状態検出部13に出力する。利用者Mが自動車や鉄道などの車両に乗車して移動中である場合、加速度センサ2には車両の振動が加わるため、微小な呼吸波形を検出することが困難となる。その一方、磁気方位センサでは、車両の振動が加わったとしても、微小な呼吸波形をある程度の精度をもって検出することができる。このため、呼吸状態検出部13では、センサ情報選択部12から出力された選択情報を参照し、利用者Mが停止中であると判断した場合には、センサ値として、加速度センサ値および磁気方位センサ値の両方を利用可能とする。その一方、磁気方位センサ3は、微小な地磁気を検出していることから、鉄製の橋脚や送電線の近くでは地磁気が乱れることにより、地磁気を精度よく検出することができなくなる。その結果、磁気方位センサ3によって検出された磁気方位センサ値の分散が大きくなってしまう。そこで、ステップS21において利用者Mが停止中であると判断した場合、呼吸状態検出部13は、磁気方位センサ3から送信された磁気方位センサ値の分散を求め、磁気方位センサ値の分散が所定のしきい値よりも小さいか否かを判断するS22。ここで、磁気方位センサ値の分散が所定のしきい値よりも小さくない判断した場合には、利用者Mは車両に乗車しており、鉄製の橋脚の近くにいると考えられる。したがって、呼吸状態の検出する際に用いるセンサ値として加速度センサ値を選択するS23。その後、図5に示すフローのステップS3に進む。一方、磁気方位センサ値の分散が所定のしきい値よりも小さいと判断した場合には、利用者Mは車両に乗車しており、鉄製の橋脚等の近くにはいないと考えられる。したがって、呼吸状態を検出する際に用いるセンサ値として、加速度センサ値および磁気方位センサ値を選択するS24。その後、図5に示すフローのステップS3に進む。他方、ステップS21において利用者Mが停止中でないと判断した場合、呼吸状態検出部13は、磁気方位センサ3から送信された磁気方位センサ値の分散を求め、磁気方位センサ値の分散が所定のしきい値よりも小さいか否かを判断するS25。ここで、磁気方位センサ値の分散が所定のしきい値よりも小さいと判断した場合には、利用者Mは車両に乗車しておらず、鉄製の橋脚の近くにいないと考えられる。したがって、呼吸状態を検出する際に用いるセンサ値として、磁気方位センサ値を選択するS26。その後、図5に示すフローのステップS3に進む。一方、磁気方位センサ値の分散が所定のしきい値よりも小さくないと判断した場合には、利用者Mは車両に乗車しており、鉄製の橋脚等の近くにいると考えられる。したがって、加速度センサ値および磁気方位センサ値のいずれも精度のよい検出を行うことが困難であると考えられる。したがって、呼吸検出をすることなくS27、ステップS1に戻る。呼吸状態の検出に用いるセンサ値を選択したら、図5に示すフローに戻り、活動量指標の算出を行うS3。活動量指標の算出は、たとえば、加速度センサ値を用いて、下記1式によって行われる。活動量指標を算出したら、活動量指標が一定値以下であるか否かを判断するS4。活動量には、利用者Mの呼吸のほか、着席状態から起立状態への行動、上体を動かす、などの行動が含まれる。ここでの一定値は、利用者Mが呼吸以外の行動、たとえば着席状態から起立状態への行動、上体を動かす行動の際に生じる活動量よりもわずかに小さい程度の大きさとする。このため、ここでの一定値は、経験的に求められる呼吸による活動量指標の最大値を用いることができる。また、加速度センサ値の経時変化の例を図7に示す。図7に示すように、X方向の経時変化を示す折れ線X、Y方向の経時変化を示す折れ線Y、およびZ方向の経時変化を示す折れ線Zのいずれにおいても、急激な変化が生じる変化部が存在する。これらの変化部は、利用者Mが上体を動かすなどによって生じた変化であり、この変化部Pにおいて活動量指標が大きくなる。さらに、磁気方位センサ値の経時変化の例を図8に示す。ステップS4における判断の結果、活動量指標が一定値以下でないと判断した場合には、利用者Mの呼吸以外の活動による動作を検出したと考えられる。この場合には、活動量算出回数を計測するカウント値をクリアCOUNT=0とするとともに、特異値分解FlagをOFFにしS12、ステップS1に戻る。また、活動量指標が一定値以下でない一定値を超えると判断した場合には、カウント値をインクリメントCOUNT=1し、加速度センサ2から送信された加速度センサ値および磁気方位センサ3から送信された磁気方位センサ値を記憶しておくS5。記憶された加速度センサ値および磁気方位センサ値は、カウント値がクリアされることによって消去され、カウント値がクリアされるまでは記憶されている。続いて、カウント値は一定値以上であるか否かを判断するS6。ここでの一定値は、特異値分解を行うためのデータとして十分な数、たとえば50とされている。その結果、COUNT値が一定値以上でない一定値未満であると判断した場合には、特異値分解による呼吸特徴量の算出精度が低いと考えられるため、ステップS1に戻る。一方、COUNT値が一定値以上であると判断した場合には、特異値分解FlagをONにしS7、ステップS2で選択したセンサ値に対して特異値分解を行う。特異値分解を行う際には、記憶されている複数の加速度センサ値から平均値ベクトルmを算出し、送信された加速度センサ値から減算する。次に、送信された加速度センサ値ごとに、予め定められたスケーリング定数を乗じる。なお、本実施形態では、スケーリング定数は全て1とする。こうして得られたデータに対して特異値分解を行う。特異値分解は、以下の手順で行われる。たとえば、呼吸状態を検出するためのセンサ値として加速度センサ値が選択された場合、加速度センサ値に含まれるx、y、zの3次元の加速度センサ値を特異値分解により1次元に統合する。一次元に統合された加速度センサ値の掲示変化を示すグラフを図9に示す。図9に示すグラフの波形におけるピークPは、利用者Mの呼吸以外の動作に基づくものである。ここで統合された加速度センサ値の波形からなる呼吸波形を呼吸状態として算出する。なお、呼吸状態を検出するためのセンサ値が磁気方位センサ値である場合には、2次元の磁気方位センサ値を1次元に統合し、加速度センサ値および磁気方位センサ値である場合には、5次元のセンサ値を1次元に統合する。3次元方向の加速度センサ値の特異値分解を行うにあたり、3次元加速度センサ値aを、下記2式で表されるベクトルとする。a=[axayaz]^T22式で表されたベクトルを複数並べた行列Aを下記3式で示す。A=[a1a2an]^t3上記3式において、nは蓄積したCOUNT値であり、ここではn=50とされている。そして、下記4式により特異値分解を行う。A=USV^T4上記4式において、Uは、左特異ベクトルを列に持つn×n行列、Vは、右特異ベクトルを列に持つn×n行列である。また、V=[v1v2v3]は、Aを次元削減手法として、主成分分析を行ったときの正規直交基底となっており、3次元ベクトルv1,v2,v3はそれぞれ第1、第2、第3主成分方向に対応している。こうして特異値分解を行ったら、座標変換を行うS8。座標変換を行うにあたり、ステップS7で行った特異値分解における最大特異値σ1に対応する右特異ベクトルv1を座標変換ベクトルとする。さらに、ステップS4において記憶して加速度センサ値のベクトルから平均値ベクトルmを減算した値を求める。この値と、右特異ベクトルv1との内積を呼吸運動指数とする。こうして求めた呼吸運動指数をフィルタリングするS9。フィルタリングは、たとえば0.1~0.6Hzを通過帯域とするバンドパスフィルタに呼吸運動指数を通すことによって行われる。図10に図9における領域Qを拡大した波形W1およびその波形をフィルタングした波形W2を示す。その後、所定時間が経過したか否かを判断するS10。その結果、所定時間が経過していれば、呼吸特徴量を算出しS11、利用者Mの呼吸状態を求めて、ステップS1に戻る。また、所定時間が経過していなければ、そのままステップS1に戻る。このように、本実施形態に係る携帯型装置においては、X-Y-Zの3軸方向への加速度センサ値やロール角およびピッチ角に対する磁気方位センサ値に主成分分析を行うことにより、利用者Mの呼吸状態を取得している。このため、加速度センサ値の精度がさほど高くない場合でも、利用者Mの呼吸状態を精度よく検出することができる。したがって、加速度センサ2や磁気方位センサ3を備える携帯型装置Hを利用者Mに対して接着等させることなく、たとえば軽く触れた状態などで呼吸を検出することができる。よって、加速度センサなどのセンサを利用者Mに取り付ける手間を軽減することができる。また、利用者Mが車両に乗車しているか否かにより、さらには近くにおける鉄製の橋脚等の有無により、呼吸状態を検出する際に用いるセンサ値を選択している。このため、利用者Mの存在環境に応じて、加速度センサや磁気方位センサの検出精度が低い環境にある場合に、他のセンサ値を用いて呼吸状態を検出することができる。したがって、さらに精度のよい呼吸状態の検出を行うことができる。睡眠深度判定また、本実施形態に係る携帯型装置Hでは、呼吸判定部10で検出された呼吸状態に基づいて、睡眠判定部20において、利用者Mの睡眠深度を段階的に推定している。以下、睡眠深度の推定について説明する。携帯型装置Hは、睡眠判定部20において、利用者Mの睡眠深度を判定している。睡眠判定部20における呼吸特徴量推定部21では、呼吸判定部10における呼吸状態検出部13から出力された呼吸状態を示す呼吸波形から、単位時間あたりの平均呼吸時間や呼吸時間の標準偏差などの呼吸特徴量を抽出する。呼吸特徴量を抽出する際には、まず、呼吸が数回程度含まれる所定の時間が経過したか否かを判定し、所定の時間が経過している場合には呼吸特徴量を算出する。以下、同様の手順を繰り返す。さらに、睡眠深度推定部22において、呼吸特徴量推定部21で推定した呼吸特徴量を用いて、利用者Mの睡眠深度を推定する。睡眠深度推定部22では、睡眠深度を推定するにあたり、マハラノビスタグチ法以下MT法というを用いている。MT法は、品質工学で主に用いられるいわゆるタグチメソッドの1つであり、複数の特徴量から単一尺度であるマハラノビス距離という判定値と、判定値の評価S/N比を行うタグチ法を組み合わせた統計的判別方法である。判断に用いるマハラノビス距離は、特徴量間の違いやばらつきを考慮した判定値であり、基準となる集団のばらつきが小さく、基準となる集団の中心と離れるほどマハラノビス距離が大きくなる性質を有している。基準となる集団の中心からのずれが小さくても基準となる集団のばらつき量が小さきほどマハラノビス距離は大きくなる。ここで、一般的な睡眠段階について説明する。図11は、睡眠段階と呼吸変動係数の関係を示すグラフである。図11に示すグラフにおいて、睡眠が深いほど睡眠段階が大きくなり、呼吸量が多いほど呼吸は不安定となっている。図11に示すように、睡眠においては、睡眠が深くなるほど呼吸が安定する傾向がある。この傾向を利用し、深い眠りを基準として距離の大きさから睡眠段階を判定するものである。睡眠深度推定部22では、睡眠深度の推定を行うための睡眠深度推定用データベースを予め記憶している。いま、この睡眠深度推定用データベースの作成手順について説明する。睡眠深度推定用データベースを作成する際には、脳波を検出し、検出したから求めた睡眠深度と、脳波を検出したときの呼吸特徴量とのセットを睡眠深度推定の学習用データとする。この学習用データを多数生成するとともに、生成した学習用データを睡眠深度ごとに分けて、マハラノビス距離のヒストグラムを生成する。マハラノビス距離とヒストグラムとの関係を示す概念図を図12に示す。図12に示すように、中心に基準となる集団を示す領域CAがあり、その中心からの半径Rがマハラノビス距離にある場合、第1ヒストグラムG1、第2ヒストグラムG2、第3ヒストグラムG3等が生成される。また、生成したヒストグラムの例を図13に示す。本実施形態においては、図13aに示す睡眠段階IIIIVの第1ヒストグラムG1、図13bに示す睡眠段階IIの第2ヒストグラムG2、図13cに示す睡眠段階Iの第3のヒストグラムG3、および図13dに示す睡眠段階Wの第4ヒストグラムG4の4段階のヒストグラムを生成し記憶している。これらのヒストグラムG1~G4では、対応する睡眠段階の密度分布が示されていることとなる。睡眠深度推定部22では、呼吸特徴量推定部21から出力された呼吸特徴量に対して、を予め記憶している4つの睡眠段階のヒストグラムから頻度を求め、この頻度に基づいて睡眠深度を推定する。たとえば、図13に示すように、呼吸特徴量推定部21から出力された呼吸特徴量が呼吸特徴量αである場合、第1ヒストグラムG1の頻度を第1頻度a、第2ヒストグラムG2の頻度を第2頻度b、第3ヒストグラムG3の頻度を第3頻度c、第3ヒストグラムG4の頻度を第4頻度dとする。これらの第1頻度G1~第4頻度G4の合計で各睡眠深度の頻度を除して睡眠深度確率を求める。睡眠深度確率は、利用者の睡眠深度が当該睡眠段階である確率である。たとえば、利用者Mの睡眠深度が睡眠段階IIIIVである確率IIIIV確率は、下記5式を用いて求めることができる。同様に利用者Mの睡眠深度が睡眠段階IIである確率II確率は、下記6式を用いて求めることができる。また、利用者Mの睡眠深度が睡眠段階Iである確率I確率は、下記7式を用いて求めることができる。さらに、利用者Mの睡眠深度が睡眠段階Wである確率W確率は、下記8式を用いて求めることができる。IIIIV確率={a/abcd}1005II確率={b/abcd}1006I確率={c/abcd}1007W確率={d/abcd}1008こうして各睡眠段階に対する確率を求め、最も高い確率となっている睡眠段階を、利用者Mの睡眠深度として推定する。このように、本実施形態に係る携帯型装置Hにおいては、睡眠判定部20において、呼吸判定部10で検出された呼吸波形に基づいて睡眠深度を推定している。このため、精度のよい睡眠深度の推定を行うことができる。特に、睡眠深度を推定するにあたり、複数段階の睡眠段階を設定している。このため、睡眠深度を定量的に推定することができる。さらに、睡眠深度を推定するにあたり、MT法を用いている。このため、睡眠深度を効率的かつ精度よく推定することができる。刺激付与さらに、本実施形態に係る携帯型装置Hでは、睡眠判定部20における睡眠深度制御部23において、睡眠深度推定部22で推定された睡眠深度に基づいて、利用者Mに対する刺激付与を行うバイブレータ5やスピーカ6の制御を行っている。以下に、バイブレータ5やスピーカ6の制御について説明する。睡眠深度制御部23においては、睡眠深度推定部22から出力される睡眠深度に基づいて、バイブレータ5やスピーカ6の制御を行う。この制御の説明に先立ち、睡眠の深さと利用者に与える刺激との一般的な傾向について説明する。仮眠中の睡眠の深さと、覚醒後の状態について行われた基礎実験の結果、以下の知見が得られている。図14は、実験の参加者における睡眠深度の時間変化の例を示す模式図、図15は、仮眠直後の参加者の反応時間を示すグラフである。実験では、睡眠を取らずに休憩した場合を第1サンプル、15分間仮眠した場合を第2サンプル、浅い眠りを維持するように刺激を付与した場合を第3サンプル、深い眠りに入った後に刺激を付与した場合を第4サンプルとした。これらのサンプルにおいて、参加者が目覚めた後の反応時間を測定した。図14においては、第1サンプルの睡眠深度の変化を第1グラフL1に示し、第2サンプルの睡眠深度の変化を第2グラフL2に示している。また、第3サンプルの睡眠深度の変化を第3グラフL3に示し、第4サンプルの睡眠深度の変化を第1グラフL4に示している。また、図15においては、各サンプルにおける参加者が目覚めた後の反応時間を示している。図14および図15における第4サンプルの例に見られるように、深い眠りの直後に覚醒すると、反応時間が遅く、目覚めが悪かった。この場合には、覚醒後の参加者がぼーっとした状態となる。また、第3サンプルの例に見られるように、深い眠りに入らないように刺激振動を付与して浅い眠りを維持し、その後に覚醒すると、反応時間は早く、目覚めがよかった。この場合には、覚醒後の参加者がすっきりした状態となる。この基礎実験の結果から、利用者Mの浅い眠りが一定時間継続した場合、あるいは利用者Mが深い眠りに入った場合に利用者Mに刺激を付与して睡眠深度を浅い眠りで維持することにより、利用者Mを覚醒後にすっきり起こすことができる。このように、本実施形態に係る携帯型装置Hにおいては、利用者Mの睡眠深度に基づいて利用者Mに刺激を付与することにより、睡眠状態にある利用者Mに対して刺激を付与して、利用者Mを覚醒させることができる。また、睡眠深度を精度よく推定できるので、不要な刺激付与を防止することができる。以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。たとえば、上記実施形態においては、ストラップを介して携帯型装置Hを首から下げている利用者Mの胸部に接触させているが、これに代えて、利用者Mの胸ポケットに収容したり、胸部における上着と下着との間に挟んだりする態様とすることもできる。胸ポケットに収容したり、胸部における上着と下着との間に挟んだりする態様でも、利用者に接着等する場合よりも、センサを生体に取り付ける手間を軽減することができる。また、本実施形態においては、携帯型制御装置1とセンサとを一体型としているが、センサのみを生体に装着するようにすることもできる。また、携帯型制御装置1とセンサとの間における信号の伝送は、有線と無線のどちらで行うこともできる。また、上記実施形態では、位置センサとして磁気方位センサ3を用いているが、これに代えて、GPS装置などの位置センサを用いることもできる。GPS装置を用いることにより、携帯型装置Hの位置をX-Y-Z方向の3次元方向に対する位置で検出することができる。あるいは、位置センサとしては、携帯型装置Hのケースに設けられた押圧センサを用いることもできる。押圧センサは、たとえば携帯型装置Hのケースにおける両端部にそれぞれ配設されており、利用者Mの動作に伴う押圧力を検出する。両端部のそれぞれにおける押圧センサの検出量により、利用者Mの動作を検出することができる。さらに、上記実施形態では、センサ情報選択部12は、車両から送信される車両情報によって生成された移動状態に基づいてセンサを選択しているが、たとえば室内において提供される種々の情報に基づいてセンサを選択することもできる。たとえば、室内において無線LANが利用されている場合、無線LANから送信される信号を受信したときに、利用者が車両に乗車しておらず、加速度センサ値を選択する態様とすることもできる。他方、上記携帯型装置Hが携帯電話である場合、この携帯電話に用いる携帯電話用プログラムを用いることもできる。この携帯電話用プログラムは、加速度センサ2および磁気方位センサ3の検出結果に主成分分析を行うことにより、利用者Mの呼吸波形を取得する呼吸波形取得機能と、この呼吸波形から、呼吸特徴量を検出し、検出された呼吸特徴量に基づいて、利用者Mの睡眠深度を推定する睡眠深度推定機能と、この睡眠深度に基づいて、利用者Mに刺激を付与するバイブレータ5およびスピーカ6を制御する刺激付与制御機能と、を備える。"