ユーザ生体反応応用型ネットワーク制御装置及び方法
【課題】 人の感覚（生体情報）に基づいてネットワーク機器を制御する。
【解決手段】 本発明は、ネットワーク機器から情報を受信しているユーザの生体計測値を、一つ以上の生体反応計測装置から収集し、有限状態機械などの分析手段を用いて、生体計測値と該生体計測値に対する所定の閾値とを比較し、比較結果に基づいてネットワーク機器制御手段に該ネットワーク機器の制御を指示し、ネットワーク機器制御手段において、ネットワーク機器に対する制御の指示に基づいて、前記ネットワーク機器を制御する。
【解決手段】 本発明は、ネットワーク機器から情報を受信しているユーザの生体計測値を、一つ以上の生体反応計測装置から収集し、有限状態機械などの分析手段を用いて、生体計測値と該生体計測値に対する所定の閾値とを比較し、比較結果に基づいてネットワーク機器制御手段に該ネットワーク機器の制御を指示し、ネットワーク機器制御手段において、ネットワーク機器に対する制御の指示に基づいて、前記ネットワーク機器を制御する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザ生体反応応用型ネットワーク制御装置及び方法に係り、特に、ユーザの身体的な反応に基づいてネットワークを制御するためのユーザ生体反応応用型ネットワーク制御装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のネットワーク制御は、パケット損失などのデータ処理における客観的測定値に基づいて制御されている。
【０００３】
また、信頼度（事後確率）に基づく自動再送要求にサポートベクタマシン（SVM）を適用する方法がある（例えば、非特許文献1参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】「脳波判別の性能向上を目的とした信頼度に基づく自動再送要求へのSVMの適用」、高橋他、第25回ファジィシステムシンポジウム講演、1B1-05, 2009.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の従来の方法は、客観的測定値に基づくものに限られていたため、受信者の感覚とは相違する制御がなされるケースがある。
【０００６】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、人の感覚に基づいてネットワークを制御でき、さらに、ユーザから得られる身体的な変化に基づいて、適用領域を変化させることが可能なユーザ生体反応応用型ネットワーク制御装置及び方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題を解決するため、本発明（請求項１）は、少なくとも１つの生体反応計測装置やネットワーク機器に接続されたネットワーク制御装置であって、
生体データ収集手段、データ処理手段、ネットワーク機器制御手段を有し、
前記生体データ収集手段は、
前記ネットワーク機器から情報を受信しているユーザの生体計測値を、一つ以上の生体反応計測装置から収集する手段を有し、
前記データ処理手段は、
前記生体計測値と該生体計測値に対する所定の閾値とを比較し、比較結果に基づいて前期ネットワーク機器制御手段に該ネットワーク機器の制御を指示する手段を有し、
前記ネットワーク機器制御手段は、
前記生体データ収集手段からの指示に基づいて、前記ネットワーク機器を制御する手段を有する。
【０００８】
また、本発明（請求項２）は、前記データ処理手段において、
前記生体計測値と前記閾値の結果から前記ネットワーク機器を制御する状態遷移を決定する有限状態機械を有する。
【０００９】
また、本発明（請求項３）は、前記データ処理手段において、
前記ネットワーク機器制御手段に、NGN(New Generation Network)を介して前記指示を通知する手段を含む。
【００１０】
また、本発明（請求項４）は、前記生体計測値として、脳波、意識的身体反応、無意識的な身体反応の少なくとも１つ以上のデータを含む。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、人の意識的身体反応、無意識的な身体反応、脳波等の生体反応に基づいて、ネットワーク機器を制御することが可能となり、受信者の感覚に合致したネットワーク制御が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の一実施の形態におけるシステム制御装置の構成図である。
【図２】本発明の一実施例の脳波計測値による実装例である。
【図３】本発明の一実施例の脳波の計測例である。
【図４】本発明の一実施例のデータ標準化部の処理を示す図である。
【図５】本発明の一実施例における有限状態機械の動作を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下図面と共に、本発明の実施の形態を説明する。
【００１４】
本発明は、ISO(国際標準化機構)のOSIの７層モデルを超えた位置に存在する、人の感覚に基づきネットワークを制御するものであり、ユーザ（人）主体のネットワーク制御を具現化するために必須な機能を実現する。さらに、ユーザから得られる身体的な変化（脳波、血流、体温、表情）を処理するデータ処理部を種々に交換可能で、多様なネットワーク機器における目的（アプリケーション）に合わせたデータ処理機能と置換を行うことで適用領域を変化させるネットワークを提供する。
【００１５】
図1は、本発明の一実施の形態における基本的なシステム構成を示す。
【００１６】
同図に示すシステム制御装置は、データ標準化部１０１、複数のデータ処理部１０２，１０３，１０４、複数のインタフェース１０７，１０８，１０９，１１０から構成され、データ処理部１０２は、制御インタフェースをネットワークユーザに提供可能なNGN等NGNインタフェース１０５に接続され、当該NGNインタフェース１０５を介してネットワーク制御部１０６に制御を指示する。
【００１７】
ネットワーク制御部１０６は、NGN(New Generation Network)の制御を行う。
【００１８】
脳波計インタフェース１０７は、人の生体反応のうち、脳波を計測する脳波計と接続され、脳波データを取得してデータ標準化部１０１に出力する。
【００１９】
血流計インタフェース１０８は、人の生体反応のうち、血流、血圧、血中酸素濃度を計測する血流計と接続され、それらの計測値をデータ標準化部１０１に出力する。
【００２０】
体温計インタフェース１０９は、人の生体反応のうち、体温を計測する体温計測器と接続され、体温をデータ標準化部１０１に出力する。
【００２１】
表情分析インタフェース１１０は、人の生体反応のうち、表情を計測する表情分析器と接続され、表情に関するデータをデータ標準化部１０１に出力する。
【００２２】
なお、上記のインタフェース１０７，１０８，１０９，１１０に接続される機器は、既存の機器や既存技術を利用することにより装置の構成を簡略化できる。また、これらの機器は、ネットワークを介して接続されていてもよいし、直接接続されていてもよい。また、図１のインタフェースは一例であり、上記以外にも意識的身体反応、無意識的な身体反応を計測でできる機器がインタフェースに接続されていてもよい。
【００２３】
上記のインタフェース１０７〜１１０の計測データは、各計測機器に割り当てた番号と識別子を基本として、データ形式を予め決定しておくものとする。例えば、インタフェース１０７で得られる脳波の場合は、計測位置と各計測位置での各脳波成分（α、β、θ、γ等）の1秒間のエネルギー積算値を計測値とする。また、インタフェース１０８で得られる血流計の値については、血流量、酸素濃度を計測値とする。インタフェース１０９で得られる体温計の値については、計測時刻の体温の計測値とする。インタフェース１１０で得られる表情分析値については、表情計測（例えば、1秒間の顔の皺の本数の最大値を映像から読み出した値）の結果を計測値とする。
【００２４】
データ標準化部１０１は、各インタフェース１０７〜１１０より入力された各生体反応の計測データをデータ処理部１０２の入力とするために、時系列的な変換を意味する情報に標準化する。具体的には、データの平均をとる、１秒に同期して各データを一纏めにするなどしてデータ処理部１０２に渡す。
【００２５】
３つのデータ処理部１０２，１０３，１０４は、それぞれ異なるデータ処理機能を有する。
【００２６】
データ処理部１０２は、本システムの用途に合わせてデータ標準化部１０１からの入力、ネットワーク制御部１０６への出力を生成する機能を有し、処理機能の異なるデータ処理部と置換可能である。データ処理部１０２は、目的に応じてアルゴリズム、処理形態が異なる実装が可能であるが、データ標準化部１０１、ネットワーク制御部１０６とのインタフェースは必須要素である。
【実施例】
【００２７】
次に、上記の実施の形態の構成を脳波に特化したシステムの実装例と動作について具体的に示す。
【００２８】
図２は、本発明の一実施例の実装例であり、脳波に特化したシステム制御装置である。計測対象は映像ネットワークを介して映像を見ているか、音楽を視聴している人とする。同図において、図１と同一構成要素には同一符号を付す。
【００２９】
脳波計インタフェース１０７は、脳波計測器から入力された計測対象のＡの脳波データをデータ標準化部１０１に渡す。データ処理部１０２は、データ標準化部１０１から取得した脳波データに基づいて、分析を行い、NGNインタフェース１０５を介してネットワーク制御部１０６に指示を出す。
【００３０】
図３に、脳波の計測結果を取得する脳波インタフェース１０７の機能を示す。脳波インタフェース１０７では、脳波を電気信号と捉えて、デジタル処理可能なデジタル信号に変換された信号を取得する。図３において、ｔは時間の経過を示し、ｙ軸は脳波から得られる興奮状態を示す電圧を示す。処理の簡略化のために1.0に規格化したものである。ａは対象とする脳波の波形である。ここでは、脳波の種類は特に限定しない。時間軸のｔ１，ｔ３，ｔ５は平穏時の脳波であり、ｔ２，ｔ４は興奮した（刺激を受けた）状態の脳波である。
【００３１】
図３に示した脳波は、データ標準化部１０１で図４に示すように処理される。図４に示す処理は、時間に応じた状態の変化を見つけ出すことであり、一定時間毎にサンプリングしたデータの平均値を求め、その平均値の変化の状態を図４のデータ処理部１０２の動作（有限状態機械）を介してネットワーク制御のためのパラメータに反映させる。
【００３２】
図４において図３と同一符号の記載は、それぞれ図３の内容に対応する。図４のThは状態の変化を定めた閾値である。ｔ１からｔ５は時間的な変化の部分であり、図３のｔ１からｔ５に対応する。
【００３３】
av1、av2は計測された値の平均値であり、av1はサンプリングした値の平均値が低い時刻の結果を示し、av2は平均値が高い時刻の結果を示している。どちらも一定時刻のサンプリング値の平均値であるが、サンプリングした値が変化すると一定時間（サンプリング値より長い、時間間隔より狭い）を伴って変化し、av1のような低い場所とav2のような高い場所とを検出することができる。それらは、図４の「状態Ａ」、「状態Ｂ」を導出することと等価である。
【００３４】
図４で検出された状態の変化は、NGN等のネットワークへの制御インタフェースでもある図５の有限状態機械（分析手段）で利用される。ここで、有限状態機械は、有限後の状態と遷移の動作の組合せからなる数学的に抽象化された振る舞いのモデルである。当該実施例では、脳波という生体反応について図５に示すようにモデル化した処理を行う。
【００３５】
図５において、有限状態機械は起動後、状態Ａに遷移する。サンプリング値（計測値）に変化がない場合は、「状態Ａ」に遷移して、ネットワーク制御部１０６へＮＧＮインタフェース１０５を介して帯域削減を指示する。「状態Ａ」でサンプリング値（計測値）が上昇した場合は「状態Ｂ」に遷移する。この場合、何らかの刺激的な現象が発生したと判断して、NGNインタフェース１０５を介してネットワーク制御部１０６へ帯域増加を指示し、「状態Ｂ」に遷移する。「状態Ｂ」でそのまま変化がない場合は、更なる帯域の増加を指示する。「状態Ｂ」でサンプリング値（計測値）が下降した場合、ネットワーク制御部１０６へNGNインタフェース１０５を介して帯域の削減を指示し、「状態Ａ」に遷移する。
【００３６】
上記の動作を繰り返し行うことで映像の品質劣化等に応じたネットワーク品質の抑制を行うことができる。
【００３７】
上記の実施例では、脳波計インタフェース１０７を介して取得した脳波データの例のみを示したが、この例に限定されることなく。血流計インタフェース１０８の場合は、血流量に応じてネットワーク制御部１０６によりネットワーク機器を制御することが可能である。また、体温計インタフェース１０９、表情分析インタフェース１１０で取得したデータについても同様に、取得したデータに応じてネットワーク機器を制御する。
【００３８】
現在では、ネットワークの品質評価として、特定ネットワーク層内での評価が主流であるが、下層の評価では問題なしとされたデータであっても、ユーザレベルで実施した場合に思わぬ違いが感じられたりすることがある。本発明は、ユーザの生体反応からユーザの反応に応じてネットワーク機器を制御することが可能となる。
【００３９】
なお、図１のシステム制御装置の構成要素の動作をプログラムとして構築し、システム制御装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００４０】
本発明は、上記の実施の形態及び実施例に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【００４１】
１０１ データ標準化部
１０２，１０３，１０４ データ処理部
１０５ NGNインタフェース
１０６ ネットワーク制御部
１０７ 脳波計インタフェース
１０８ 血流計インタフェース
１０９ 体温計インタフェース
１１０ 表情分析インタフェース
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザ生体反応応用型ネットワーク制御装置及び方法に係り、特に、ユーザの身体的な反応に基づいてネットワークを制御するためのユーザ生体反応応用型ネットワーク制御装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のネットワーク制御は、パケット損失などのデータ処理における客観的測定値に基づいて制御されている。
【０００３】
また、信頼度（事後確率）に基づく自動再送要求にサポートベクタマシン（SVM）を適用する方法がある（例えば、非特許文献1参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】「脳波判別の性能向上を目的とした信頼度に基づく自動再送要求へのSVMの適用」、高橋他、第25回ファジィシステムシンポジウム講演、1B1-05, 2009.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の従来の方法は、客観的測定値に基づくものに限られていたため、受信者の感覚とは相違する制御がなされるケースがある。
【０００６】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、人の感覚に基づいてネットワークを制御でき、さらに、ユーザから得られる身体的な変化に基づいて、適用領域を変化させることが可能なユーザ生体反応応用型ネットワーク制御装置及び方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題を解決するため、本発明（請求項１）は、少なくとも１つの生体反応計測装置やネットワーク機器に接続されたネットワーク制御装置であって、
生体データ収集手段、データ処理手段、ネットワーク機器制御手段を有し、
前記生体データ収集手段は、
前記ネットワーク機器から情報を受信しているユーザの生体計測値を、一つ以上の生体反応計測装置から収集する手段を有し、
前記データ処理手段は、
前記生体計測値と該生体計測値に対する所定の閾値とを比較し、比較結果に基づいて前期ネットワーク機器制御手段に該ネットワーク機器の制御を指示する手段を有し、
前記ネットワーク機器制御手段は、
前記生体データ収集手段からの指示に基づいて、前記ネットワーク機器を制御する手段を有する。
【０００８】
また、本発明（請求項２）は、前記データ処理手段において、
前記生体計測値と前記閾値の結果から前記ネットワーク機器を制御する状態遷移を決定する有限状態機械を有する。
【０００９】
また、本発明（請求項３）は、前記データ処理手段において、
前記ネットワーク機器制御手段に、NGN(New Generation Network)を介して前記指示を通知する手段を含む。
【００１０】
また、本発明（請求項４）は、前記生体計測値として、脳波、意識的身体反応、無意識的な身体反応の少なくとも１つ以上のデータを含む。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、人の意識的身体反応、無意識的な身体反応、脳波等の生体反応に基づいて、ネットワーク機器を制御することが可能となり、受信者の感覚に合致したネットワーク制御が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の一実施の形態におけるシステム制御装置の構成図である。
【図２】本発明の一実施例の脳波計測値による実装例である。
【図３】本発明の一実施例の脳波の計測例である。
【図４】本発明の一実施例のデータ標準化部の処理を示す図である。
【図５】本発明の一実施例における有限状態機械の動作を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下図面と共に、本発明の実施の形態を説明する。
【００１４】
本発明は、ISO(国際標準化機構)のOSIの７層モデルを超えた位置に存在する、人の感覚に基づきネットワークを制御するものであり、ユーザ（人）主体のネットワーク制御を具現化するために必須な機能を実現する。さらに、ユーザから得られる身体的な変化（脳波、血流、体温、表情）を処理するデータ処理部を種々に交換可能で、多様なネットワーク機器における目的（アプリケーション）に合わせたデータ処理機能と置換を行うことで適用領域を変化させるネットワークを提供する。
【００１５】
図1は、本発明の一実施の形態における基本的なシステム構成を示す。
【００１６】
同図に示すシステム制御装置は、データ標準化部１０１、複数のデータ処理部１０２，１０３，１０４、複数のインタフェース１０７，１０８，１０９，１１０から構成され、データ処理部１０２は、制御インタフェースをネットワークユーザに提供可能なNGN等NGNインタフェース１０５に接続され、当該NGNインタフェース１０５を介してネットワーク制御部１０６に制御を指示する。
【００１７】
ネットワーク制御部１０６は、NGN(New Generation Network)の制御を行う。
【００１８】
脳波計インタフェース１０７は、人の生体反応のうち、脳波を計測する脳波計と接続され、脳波データを取得してデータ標準化部１０１に出力する。
【００１９】
血流計インタフェース１０８は、人の生体反応のうち、血流、血圧、血中酸素濃度を計測する血流計と接続され、それらの計測値をデータ標準化部１０１に出力する。
【００２０】
体温計インタフェース１０９は、人の生体反応のうち、体温を計測する体温計測器と接続され、体温をデータ標準化部１０１に出力する。
【００２１】
表情分析インタフェース１１０は、人の生体反応のうち、表情を計測する表情分析器と接続され、表情に関するデータをデータ標準化部１０１に出力する。
【００２２】
なお、上記のインタフェース１０７，１０８，１０９，１１０に接続される機器は、既存の機器や既存技術を利用することにより装置の構成を簡略化できる。また、これらの機器は、ネットワークを介して接続されていてもよいし、直接接続されていてもよい。また、図１のインタフェースは一例であり、上記以外にも意識的身体反応、無意識的な身体反応を計測でできる機器がインタフェースに接続されていてもよい。
【００２３】
上記のインタフェース１０７〜１１０の計測データは、各計測機器に割り当てた番号と識別子を基本として、データ形式を予め決定しておくものとする。例えば、インタフェース１０７で得られる脳波の場合は、計測位置と各計測位置での各脳波成分（α、β、θ、γ等）の1秒間のエネルギー積算値を計測値とする。また、インタフェース１０８で得られる血流計の値については、血流量、酸素濃度を計測値とする。インタフェース１０９で得られる体温計の値については、計測時刻の体温の計測値とする。インタフェース１１０で得られる表情分析値については、表情計測（例えば、1秒間の顔の皺の本数の最大値を映像から読み出した値）の結果を計測値とする。
【００２４】
データ標準化部１０１は、各インタフェース１０７〜１１０より入力された各生体反応の計測データをデータ処理部１０２の入力とするために、時系列的な変換を意味する情報に標準化する。具体的には、データの平均をとる、１秒に同期して各データを一纏めにするなどしてデータ処理部１０２に渡す。
【００２５】
３つのデータ処理部１０２，１０３，１０４は、それぞれ異なるデータ処理機能を有する。
【００２６】
データ処理部１０２は、本システムの用途に合わせてデータ標準化部１０１からの入力、ネットワーク制御部１０６への出力を生成する機能を有し、処理機能の異なるデータ処理部と置換可能である。データ処理部１０２は、目的に応じてアルゴリズム、処理形態が異なる実装が可能であるが、データ標準化部１０１、ネットワーク制御部１０６とのインタフェースは必須要素である。
【実施例】
【００２７】
次に、上記の実施の形態の構成を脳波に特化したシステムの実装例と動作について具体的に示す。
【００２８】
図２は、本発明の一実施例の実装例であり、脳波に特化したシステム制御装置である。計測対象は映像ネットワークを介して映像を見ているか、音楽を視聴している人とする。同図において、図１と同一構成要素には同一符号を付す。
【００２９】
脳波計インタフェース１０７は、脳波計測器から入力された計測対象のＡの脳波データをデータ標準化部１０１に渡す。データ処理部１０２は、データ標準化部１０１から取得した脳波データに基づいて、分析を行い、NGNインタフェース１０５を介してネットワーク制御部１０６に指示を出す。
【００３０】
図３に、脳波の計測結果を取得する脳波インタフェース１０７の機能を示す。脳波インタフェース１０７では、脳波を電気信号と捉えて、デジタル処理可能なデジタル信号に変換された信号を取得する。図３において、ｔは時間の経過を示し、ｙ軸は脳波から得られる興奮状態を示す電圧を示す。処理の簡略化のために1.0に規格化したものである。ａは対象とする脳波の波形である。ここでは、脳波の種類は特に限定しない。時間軸のｔ１，ｔ３，ｔ５は平穏時の脳波であり、ｔ２，ｔ４は興奮した（刺激を受けた）状態の脳波である。
【００３１】
図３に示した脳波は、データ標準化部１０１で図４に示すように処理される。図４に示す処理は、時間に応じた状態の変化を見つけ出すことであり、一定時間毎にサンプリングしたデータの平均値を求め、その平均値の変化の状態を図４のデータ処理部１０２の動作（有限状態機械）を介してネットワーク制御のためのパラメータに反映させる。
【００３２】
図４において図３と同一符号の記載は、それぞれ図３の内容に対応する。図４のThは状態の変化を定めた閾値である。ｔ１からｔ５は時間的な変化の部分であり、図３のｔ１からｔ５に対応する。
【００３３】
av1、av2は計測された値の平均値であり、av1はサンプリングした値の平均値が低い時刻の結果を示し、av2は平均値が高い時刻の結果を示している。どちらも一定時刻のサンプリング値の平均値であるが、サンプリングした値が変化すると一定時間（サンプリング値より長い、時間間隔より狭い）を伴って変化し、av1のような低い場所とav2のような高い場所とを検出することができる。それらは、図４の「状態Ａ」、「状態Ｂ」を導出することと等価である。
【００３４】
図４で検出された状態の変化は、NGN等のネットワークへの制御インタフェースでもある図５の有限状態機械（分析手段）で利用される。ここで、有限状態機械は、有限後の状態と遷移の動作の組合せからなる数学的に抽象化された振る舞いのモデルである。当該実施例では、脳波という生体反応について図５に示すようにモデル化した処理を行う。
【００３５】
図５において、有限状態機械は起動後、状態Ａに遷移する。サンプリング値（計測値）に変化がない場合は、「状態Ａ」に遷移して、ネットワーク制御部１０６へＮＧＮインタフェース１０５を介して帯域削減を指示する。「状態Ａ」でサンプリング値（計測値）が上昇した場合は「状態Ｂ」に遷移する。この場合、何らかの刺激的な現象が発生したと判断して、NGNインタフェース１０５を介してネットワーク制御部１０６へ帯域増加を指示し、「状態Ｂ」に遷移する。「状態Ｂ」でそのまま変化がない場合は、更なる帯域の増加を指示する。「状態Ｂ」でサンプリング値（計測値）が下降した場合、ネットワーク制御部１０６へNGNインタフェース１０５を介して帯域の削減を指示し、「状態Ａ」に遷移する。
【００３６】
上記の動作を繰り返し行うことで映像の品質劣化等に応じたネットワーク品質の抑制を行うことができる。
【００３７】
上記の実施例では、脳波計インタフェース１０７を介して取得した脳波データの例のみを示したが、この例に限定されることなく。血流計インタフェース１０８の場合は、血流量に応じてネットワーク制御部１０６によりネットワーク機器を制御することが可能である。また、体温計インタフェース１０９、表情分析インタフェース１１０で取得したデータについても同様に、取得したデータに応じてネットワーク機器を制御する。
【００３８】
現在では、ネットワークの品質評価として、特定ネットワーク層内での評価が主流であるが、下層の評価では問題なしとされたデータであっても、ユーザレベルで実施した場合に思わぬ違いが感じられたりすることがある。本発明は、ユーザの生体反応からユーザの反応に応じてネットワーク機器を制御することが可能となる。
【００３９】
なお、図１のシステム制御装置の構成要素の動作をプログラムとして構築し、システム制御装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００４０】
本発明は、上記の実施の形態及び実施例に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【００４１】
１０１ データ標準化部
１０２，１０３，１０４ データ処理部
１０５ NGNインタフェース
１０６ ネットワーク制御部
１０７ 脳波計インタフェース
１０８ 血流計インタフェース
１０９ 体温計インタフェース
１１０ 表情分析インタフェース
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの生体反応計測装置やネットワーク機器に接続されたネットワーク制御装置であって、
生体データ収集手段、データ処理手段、ネットワーク機器制御手段を有し、
前記生体データ収集手段は、
前記ネットワーク機器から情報を受信しているユーザの生体計測値を、一つ以上の生体反応計測装置から収集する手段を有し、
前記データ処理手段は、
前記生体計測値と該生体計測値に対する所定の閾値とを比較し、比較結果に基づいて前期ネットワーク機器制御手段に該ネットワーク機器の制御を指示する手段を有し、
前記ネットワーク機器制御手段は、
前記生体データ収集手段からの指示に基づいて、前記ネットワーク機器を制御する手段を有することを特徴とするネットワーク制御装置。
【請求項２】
前記データ処理手段は、
前記生体計測値と前記閾値の結果から前記ネットワーク機器を制御する状態遷移を決定する有限状態機械を有する
請求項１記載のネットワーク制御装置。
【請求項３】
前記データ処理手段は、
前記ネットワーク機器制御手段に、NGN(New Generation Network)を介して前記指示を通知する手段を含む
請求項１記載のネットワーク制御装置。
【請求項４】
前記生体計測値として、
脳波、意識的身体反応、無意識的な身体反応の少なくとも１つ以上のデータを含む
請求項１記載のネットワーク制御装置。
【請求項５】
少なくとも１つの生体反応計測装置やネットワーク機器に接続されたネットワーク制御装置におけるネットワーク制御方法であって、
生体データ収集手段が、前記ネットワーク機器から情報を受信しているユーザの生体計測値を、一つ以上の生体反応計測装置から収集する生体データ収集ステップと、
データ処理手段が、前記生体計測値と該生体計測値に対する所定の閾値とを比較し、比較結果に基づいて前記ネットワーク機器制御手段に該ネットワーク機器の制御を指示するデータ処理ステップと、
前記ネットワーク機器制御手段が、前記ネットワーク機器に対する制御の指示に基づいて、前記ネットワーク機器を制御する制御ステップと、
を行うことを特徴とするネットワーク制御方法。
【請求項６】
前記データ処理ステップにおいて、
優艶状態機会を用いて、前記生体計測値と前記閾値の結果から前記ネットワーク機器を制御する
請求項５記載のネットワーク制御方法。
【請求項７】
前記データ処理ステップにおいて、
前記ネットワーク機器制御手段に、NGN(New Generation Network)を介して前記指示を通知する
請求項５記載のネットワーク制御方法。
【請求項８】
前記生体データ収集ステップにおいて、
前記生体計測値として、
脳波、意識的身体反応、無意識的な身体反応の少なくとも１つ以上のデータを収集する
請求項５記載のネットワーク制御方法。
【請求項１】
少なくとも１つの生体反応計測装置やネットワーク機器に接続されたネットワーク制御装置であって、
生体データ収集手段、データ処理手段、ネットワーク機器制御手段を有し、
前記生体データ収集手段は、
前記ネットワーク機器から情報を受信しているユーザの生体計測値を、一つ以上の生体反応計測装置から収集する手段を有し、
前記データ処理手段は、
前記生体計測値と該生体計測値に対する所定の閾値とを比較し、比較結果に基づいて前期ネットワーク機器制御手段に該ネットワーク機器の制御を指示する手段を有し、
前記ネットワーク機器制御手段は、
前記生体データ収集手段からの指示に基づいて、前記ネットワーク機器を制御する手段を有することを特徴とするネットワーク制御装置。
【請求項２】
前記データ処理手段は、
前記生体計測値と前記閾値の結果から前記ネットワーク機器を制御する状態遷移を決定する有限状態機械を有する
請求項１記載のネットワーク制御装置。
【請求項３】
前記データ処理手段は、
前記ネットワーク機器制御手段に、NGN(New Generation Network)を介して前記指示を通知する手段を含む
請求項１記載のネットワーク制御装置。
【請求項４】
前記生体計測値として、
脳波、意識的身体反応、無意識的な身体反応の少なくとも１つ以上のデータを含む
請求項１記載のネットワーク制御装置。
【請求項５】
少なくとも１つの生体反応計測装置やネットワーク機器に接続されたネットワーク制御装置におけるネットワーク制御方法であって、
生体データ収集手段が、前記ネットワーク機器から情報を受信しているユーザの生体計測値を、一つ以上の生体反応計測装置から収集する生体データ収集ステップと、
データ処理手段が、前記生体計測値と該生体計測値に対する所定の閾値とを比較し、比較結果に基づいて前記ネットワーク機器制御手段に該ネットワーク機器の制御を指示するデータ処理ステップと、
前記ネットワーク機器制御手段が、前記ネットワーク機器に対する制御の指示に基づいて、前記ネットワーク機器を制御する制御ステップと、
を行うことを特徴とするネットワーク制御方法。
【請求項６】
前記データ処理ステップにおいて、
優艶状態機会を用いて、前記生体計測値と前記閾値の結果から前記ネットワーク機器を制御する
請求項５記載のネットワーク制御方法。
【請求項７】
前記データ処理ステップにおいて、
前記ネットワーク機器制御手段に、NGN(New Generation Network)を介して前記指示を通知する
請求項５記載のネットワーク制御方法。
【請求項８】
前記生体データ収集ステップにおいて、
前記生体計測値として、
脳波、意識的身体反応、無意識的な身体反応の少なくとも１つ以上のデータを収集する
請求項５記載のネットワーク制御方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【公開番号】特開２０１３−８４０９５（Ｐ２０１３−８４０９５Ａ）
【公開日】平成２５年５月９日（２０１３．５．９）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２２３０３２（Ｐ２０１１−２２３０３２）
【出願日】平成２３年１０月７日（２０１１．１０．７）
【出願人】（０００００４２２６）日本電信電話株式会社 (13,992)
【公開日】平成２５年５月９日（２０１３．５．９）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１０月７日（２０１１．１０．７）
【出願人】（０００００４２２６）日本電信電話株式会社 (13,992)
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