JP3460400B2 - 日常生活行動の解析方法及びその装置 - Google Patents
日常生活行動の解析方法及びその装置Info
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Description
における行動を把握し、疫学的な調査研究や、ライフス
タイルの改善に役立てることができる日常生活行動の解
析方法および装置に関するものである。
きる装置として、従来より歩数計と運動カロリー計とが
ある。前者は振り子式のセンサーを用いて人体の歩行時
や走行時に生ずる振動から歩行動作を検出してカウント
するものであり、後者は例えばピエゾセラミックスなど
の加速度センサーを用いて、運動時の加速度の変化をア
ナログ出力として検出することにより、歩数だけでなく
運動の強さをも検知して消費カロリーを算出するもので
ある。前者では歩行やジョギングのような運動時に加わ
るセンサの揺れの大きさの程度に拘わらず、一歩として
カウントされてしまうために、運動量まで知ることはで
きないが、後者では加速度センサーによって運動の強さ
を測定するために、歩数計よりも日常生活行動の解析に
利用することができる。
康づくりといった疫学的な観点から、多数の人間のライ
フスタイルとある種の疾病や老化現象関係とを把握する
調査、たとえば食物摂取と健康との関係、運動と健康の
関係等を明らかにすることが行われている。しかし従来
の疫学調査は、アンケートによる質問形式で食物摂取や
行動パターンといったライフスタイルを把握する場合が
多い。アンケート調査という手法は、質問に対して回答
していただいたり、質問者が聞き取りによって調査する
など、比較的簡単な調査形式としての利点は大きいのだ
が、その反面、プライベートな事柄に立ち入るため、た
とえ目的を十分に理解したボランティアに対する調査で
も、その客観性に問題がある場合が多く、高齢者を対象
とする場合は、彼らの判断力や記憶力の低下を懸念する
意見も多い。
くためには遺伝体質や環境を考慮した“健康設計”が重
要であり、この点において、ライフスタイルの適性化や
病後の健康管理のために日常行動を客観的に把握できる
ことは非常に有用である。しかし、医師やカウンセラー
が行う患者のライフスタイルの把握は、現状では患者の
申告という主観的なものに基づいてなされており、これ
ではライフスタイル改善のアドバイスが本当に適切であ
ったのか、アドバイス通りの改善が行われているか等の
チェックが難しく、治療行為の一貫であるはずの生活指
導が、単なる参考意見程度の重みしか持たなくなってし
まう。
に且つ正確に把握することができるものが求められてい
るのであるが、前述の歩数計はもちろん消費カロリー計
でも上記要望に答えることはできない。特開平4−25
8723号公報には、加速度センサーの出力情報を解析
することで、移動速度や移動時間だけでなく、移動手段
の推定も行うことが示されており、このものにおいては
上記要望にある程度答えることができるが、より詳しい
行動内容が求められる場合もある上に、移動手段の推定
結果についての信頼性の点で問題を有している。
であり、その目的とするところは使用者の日常生活行動
を客観的かつ正確に把握することができる日常生活行動
の解析方法及びその装置を提供するにある。
常生活行動の解析方法は、GPSによって取得する位置
情報と時間情報とからなる時系列データから得られる行
動軌跡を地図情報上にプロットすると共に、地図情報に
合わせ持たせた空間機能情報と対比させて移動空間を把
握し、移動空間ごとに移動速度から使用者の行動内容を
推定することに特徴を有するものである。また、GPS
によって取得する位置情報と時間情報とからなる時系列
データから得られる行動軌跡を地図情報上にプロットす
ると共に、GPS測位情報に欠落がない部分は、地図情
報に合わせ持たせた空間機能情報と対比させて移動空間
を把握し、移動空間ごとに移動速度から使用者の行動内
容を推定し、GPS測位情報に欠落がある部分は、欠落
開始直前の地図情報(空間機能情報を合わせ持った)と
欠落終了直後の地図情報(空間機能情報を合わせ持っ
た)とから使用者の行動内容を推定してもよい。
は、GPS受信機である測位手段と、上記測位手段で取
得した位置情報と時間情報との時系列データから得られ
る行動軌跡を地図情報上にプロットすると共に、地図情
報に合わせ持たせた空間機能情報と対比させて移動空間
を把握し、移動空間ごとに移動速度から使用者の行動内
容を推定する解析手段とからなることに特徴を有するも
のである。この時、上記測位手段が上記時系列データを
記憶する記憶手段と共に解析手段から独立した携帯装置
として構成されて、解析手段側に記憶手段から時系列デ
ータを読み出す読出手段を設けていてもよく、また携帯
装置は上記測位手段と上記時系列データを無線送信する
送信部とを備えたものとし、解析手段側に送信部から送
信される時系列データを受信して解析手段に送る受信部
を設けたものとしてもよい。
データとしておくことが望ましい。また、GPSに加速
度センサーを併用して解析時に加速度データを参照した
り、歩行センサーを併用してその出力データを併用する
ことも望ましい。ここにおけるGPS(Grobal Position
ing System)は、米国国防総省で開発された汎地球測位
システムであり、海上、陸上を問わず、地球上のどの地
域でも単独に且つ連続的に測位可能な衛星航法システム
であって、地球を周回するGPS衛星との間の疑似距離
を求め、その値に対して補正を加えることで真の距離を
計算することにより、少なくとも3個のGPS衛星から
の受信が可能である時には、受信地の緯度経度を、少な
くとも4個のGPS衛星からの受信が可能である時に
は、緯度経度に加えて標高も求めることができるほか、
GPS信号に含まれる時刻情報から時刻を、位置情報と
時刻情報との処理から移動体の移動速度や進行方向も求
めることができる。なお、時系列データにおける時間情
報については、GPSから取得するものに限るものでは
ない。
報と時間情報との時系列データから得られる行動軌跡
を、予め準備した地図情報上にプロットするとともに地
図情報に合わせ持たせた空間機能情報と対比させること
によって、使用者の日常生活行動内容を推定するもので
ある。ここにおける空間機能情報は、位置情報で示され
た位置が道路や通路であるか、公園や広場であるか、公
共交通機関の駅やバス停留所であるか、デパートのよう
な商業施設であるか、駐車場であるか、学校や病院のよ
うな施設であるかといった空間情報に加えて、各空間に
おける機能、つまり道路については移動、公園や広場に
ついては移動あるいはテニス、野球、ジョギング、ゲー
トボール等の運動、駅や停留所については鉄道やバスに
よる輸送や送迎、商業施設については買い物や職場、駐
車場については車による輸送、学校については勉強やク
ラブ活動あるいは職場、病院については通院あるいは職
場などの対応する機能を含ませたもので、コンピュータ
からなる解析手段は、屋外にいるか屋内または車内にい
るかによるGPS信号の有無や、移動速度、使用者の行
動嗜好、行動時間帯なども参照しつつ、使用者の行動内
容の推定を行う。
活行動内容の解析はGPSにより測位した時系列データ
を地図情報上にプロットすることから始める。時系列デ
ータが比較的規則正しく記録されている部分の行動は、
その地図上の空間の機能と移動速度とから推定する。つ
まり、道路上をある速度で移動していることが判明すれ
ば、その移動速度の大きさにより歩行、ジョギング、自
転車による移動等の行動形態の推定を行う。移動速度に
加えて、使用者の通常の歩行速度や自転車をよく使うと
か早朝のジョギングを日課にしているとかの嗜好や行動
パターン等の情報を入力できるようにしておくととも
に、これらのデータも考慮すればより精度の高い推定が
できる。
行われたと推定することができるが、この運動について
は、各運動特有の行動パターンを考慮することにより、
運動の種類を推定することも可能となる。たとえば、公
園内の道路の移動については、その速度によって、歩
行、ジョギング、サイクリングを推定できるし、公園内
広場では、競技中に動き回る面積(サッカー、野球、テ
ニス、ゲートボールで使用するフィールドの違い)、動
きの速さの違い(サッカーやテニスとゲートボールの動
きの速さの違い)、動きのパターンの違いや使用者の嗜
好を考慮することで運動の種類の特定が可能である。
タが欠落しているところについては、欠落開始直前の地
図情報と欠落終了直後の地図情報とから行動を推定す
る。たとえば、鉄道の駅付近で時系列データが欠落し、
他の鉄道の駅付近で時系列データが再開した場合は、鉄
道により移動したと推定する。このような推定はバスや
飛行機のような他の交通機関による移動も、バス停留所
や空港といった場所からの推定が可能である。推定した
交通機関での適切な移動所要時間を考慮すれば、より精
度の高い推定ができることは言うまでもない。また、デ
パートやショッピングセンター付近で時系列データが欠
落し、その付近から時系列データが再開した場合はショ
ッピングを行っていると推定する。
度センサーや歩行センサーを併用することで、欠落部分
の行動の推定精度を上げることができる。屋内での行動
については調査の目的や要求精度にもよるが、動いてい
るか休んでいるか程度の行動の分離ができればよい場合
が多く、動いていることを示す信号の場合は、歩行とし
てカウントするようにしておけばよい。ただし、GPS
信号が途切れた空間が、体育館やプール等の室内競技施
設の場合は、使用者の嗜好や空間機能、さらには併用す
る加速度センサーの出力から行動が運動であると高い確
率で推定することが可能である。また、歩行時の歩数や
加速度信号は常時、測定するようにして、歩数や移動距
離の推定に補助的に使用することもできる。なお、時系
列データの欠落が短時間である時には、高層ビルなどの
建物の影響やトンネルの通行と考えられるので無視する
ことが好ましい。
ように、歩行、ジョギング、運動といった項目ごとに、
その行動時間を、一日当たり、一週間当たり、一力月当
たりに分離することで使用者の日常活動行動を分析で
き、移動空間の広がりや、頻度をみることで使用者の社
会性などの側面もある程度推定できる。また、推定した
行動を歩行、ジョギング、運動といった項目ごとの行動
時間を、一日当たり、一週間当たり、一ケ月当たりに分
離することで使用者の日常活動行動を分析でき、移動空
間の広がりや、頻度をみることで使用者の社会性などの
側面もある程度確定できる。また、行動の軌跡をカオス
分析などの手法を用いて解析することで、使用者の特性
把握に役立てることも可能である。
の精度によっては、建物内を貫通する移動を行うような
物理的に不可能な事象がおこる場合も考えられる。この
場合、移動速度や方向から適切な地図上の空間へ行動と
空間のマッチングをさせる必要がある。これは、一連の
動きを地図情報上に重ね合わせ、もっとも適切な行路を
実際の軌跡とすることにより行う。
定間隔たとえば1分間隔ごとに行っても、移動速度に応
じて検出させても良い。後者の場合、もちろん移動速度
が早い場合は短く、遅い場合は長くする。これによって
高精度化と省エネルギー化とを両立させることができ
る。検出あるいは演算間隔を判断する移動速度の検出に
はGPSからの検出信号を用いても良いが、加速度セン
サーや歩行センサーを併用している場合は加速度信号や
単位時間当たりの歩数から判断することができる。
度、緯度、標高から求めることができ、この移動距離と
時間から移動速度を求めることができる。検出した2点
間の距離をたしあわせて行くことで、目的とする区間の
移動距離が計測できる。また、歩行の場合、歩数を検出
する手段を持たなくとも歩幅がわかれば移動距離を歩幅
で割ることにより歩数の概数を求めることができる。歩
幅は、たとえば(身長−100)cmといった式より身
長から予測できるが、個体差もあるので実測した値を入
力しても良い。
ある解析部は、使用者が携帯している必要はなく、使用
者が携帯するGPS受信機側に記憶手段あるいは送信手
段を設けておき、解析部に上記記憶手段からの時系列デ
ータの読出手段あるいは受信手段を設けて、時系列デー
タを受け取ることができるようにしておけばよいもので
あり、この時の記憶手段としては、カセットテープある
いはフロッピィディスクのような記憶媒体のほか、IC
カード等の不揮発メモリが小型化の点で有利であるが、
これらに限定するものではない。無線による送信手段は
通常の無線通信に加え携帯電話等の既存の通信システム
を利用してもよい。
間情報との時系列データをもとに地図情報及び空間機能
情報を参照して使用者の日常生活行動を推定する場合、
日常生活行動を客観的かつ定量的に把握することがで
き、公衆衛生学、疫学、心理学、社会学といった人間の
行動を解析する必要がある研究分野に利用できる。例え
ば、成人病予防や老化防止に適したライフスタイルを求
めるような縦断研究や横断研究を実施する場合のツール
として使用できる。同様に、医者やカウンセラーがクラ
イアントに助言する際の定量的な行動把握を行うことや
モチベイションのためのツールとしても利用できる。
て説明すると、図3のブロック図に示すものは、GPS
受信部10と記憶部11とからなる携帯装置1と、空間
機能情報を含む地図情報に加えて入力されている使用者
の個人情報(自宅位置、勤務位置、運動嗜好等)を参照
することができるコンピュータ20からなる解析装置2
で構成してある。
度、経度、標高、時刻)は記憶部11に時系列のデータ
として記憶され、記憶されたデータは解析のためコンピ
ュータ20に取り込まれる。行動の解析は、前述のよう
に、時系列データを地図上にプロットし、必要があれば
地図上の空間機能と行動軌跡のマッチング操作を行う。
使用者の軌跡が確定した時点で、地図上の各空間の機能
と使用者の移動速度、GPS信号の有無、個人の行動嗜
好等の情報により、前述のような手法で行動内容の推定
を行う。そして、解析結果は利用者の必要に応じて適切
な項目に加工して出力する。
運動習慣の有無といったライフスタイルに加え、行動範
囲や社会性といった項目まで推定することができる。ま
た、平均の歩行速度やジョギング時の速度を縦断的に比
較することで、特別な機能検査を実施しなくても老化度
等の項目の推定ができるし、老化や疾病が歩行などへ与
える影響を定量的に把握することも可能となる。
検出部12を設けて、記憶手段11に記憶する時系列デ
ータに位置情報に加えて加速度情報も加えたものであ
り、解析装置2は上記時系列データの解析にあたり、加
速度情報も参照する。位置情報と加速度情報とを常に記
憶するのではなく、屋外では主にGPS受信部10で検
出した信号をもとに緯度、経度、時刻を記憶し、GPS
信号を受信できない場所、主に屋内では加速度検出部1
2で検出した信号を記憶するようにして、GPS信号を
受信できない場所での行動は、加速度情報から推定する
ようにしてもよい。
て、無線による送信部13を携帯装置1側に設け、解析
装置2側には送信部13から送信される時系列データを
受信する受信部22を設けている。GPS受信部10で
検出した測位情報(緯度、経度、標高、時刻)は送信部
13より時系列のデータとして無線送信され、受信部2
2を通して解析のためコンピュータ20に取り込まれ、
必要があればコンピュータ20のメモリに記憶される。
を利用した位置情報と時間情報との時系列データから得
られる行動軌跡を地図情報上にプロットすると共に、地
図情報に合わせ持たせた空間機能情報と対比させて移動
空間を把握し、移動空間ごとに移動速度から使用者の行
動内容の推定を行うことから、日常生活行動の把握を客
観的かつ正確に行うことができるものであり、特に客観
的な定量情報を得ることができるために、老化や疾病予
防研究のような疫学的な調査やライフスタイルを把握し
改善するための適切な情報を得ることができるものであ
る。また、移動時の移動手段の推定も、地図情報及び空
間機能情報の参照により、高い精度で行うことができ
る。
部から独立した携帯装置とすることで、携帯性に富んだ
ものとすることができるものであり、また携帯装置に時
系列データを無線送信する送信部を設けた時には、記憶
手段の記憶容量に煩わせられることなく、日常生活行動
の多量の時系列データの処理が可能となる。さらに、時
系列データを1分間隔程度の離散データとすることによ
り、解析精度を高く保ちつつ解析処理速度を速くするこ
とができる。
ーや歩行センサーを併用すれば、特にGPS信号が受信
できない場所での行動を推定する精度を向上させること
ができる。
ートである。
る。
Claims (9)
- 【請求項1】 GPSによって取得する位置情報と時間
情報とからなる時系列データから得られる行動軌跡を地
図情報上にプロットすると共に、地図情報に合わせ持た
せた空間機能情報と対比させて移動空間を把握し、移動
空間ごとに移動速度から使用者の行動内容を推定するこ
とを特徴とする日常生活行動の解析方法。 - 【請求項2】 GPSによって取得する位置情報と時間
情報とからなる時系列データから得られる行動軌跡を地
図情報上にプロットすると共に、GPS測位情報に欠落
がない部分は、地図情報に合わせ持たせた空間機能情報
と対比させて移動空間を把握し、移動空間ごとに移動速
度から使用者の行動内容を推定し、GPS測位情報に欠
落がある部分は、欠落開始直前の地図情報と欠落終了直
後の地図情報とから使用者の行動内容を推定することを
特徴とする請求項1記載の日常生活行動の解析方法。 - 【請求項3】 時系列データとして、1分間隔程度の離
散データを用いることを特徴とする請求項1記載の日常
生活行動の解析方法。 - 【請求項4】 加速度センサーから得られる加速度情報
を併用することを特徴とする請求項1記載の日常生活行
動の解析方法。 - 【請求項5】 GPS受信機である測位手段と、上記測
位手段で取得した位置情報と時間情報との時系列データ
から得られる行動軌跡を地図情報上にプロットすると共
に、地図情報に合わせ持たせた空間機能情報と対比させ
て移動空間を把握し、移動空間ごとに移動速度から使用
者の行動内容を推定する解析手段とからなることを特徴
とする日常生活行動の解析装置。 - 【請求項6】 測位手段は、上記時系列データを記憶す
る記憶手段と共に解析手段から独立した携帯装置となっ
ており、解析手段側には記憶手段から時系列データを読
み出す読出手段が設けられていることを特徴とする請求
項5記載の日常生活行動の解析装置。 - 【請求項7】 測位手段は、上記時系列データを無線送
信する送信部と共に解析手段から独立した携帯装置とな
っており、解析手段側には送信部から送信される時系列
データを受信して解析手段に送る受信部が設けられてい
ることを特徴と する請求項5記載の日常生活行動の解析
装置。 - 【請求項8】 時系列データが、1分間隔程度の離散デ
ータであることを特徴とする請求項5または6または7
記載の日常生活行動の解析装置。 - 【請求項9】 加速度または歩行動作を検出するセンサ
ーを備えており、解析手段は上記センサーから得られる
情報を参照して使用者の行動内容を推定するものである
ことを特徴とする請求項5または6または7記載の日常
生活行動の解析装置。
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