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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-05-20
(45)【発行日】2024-05-28
(54)【発明の名称】計測装置、計測方法、計測プログラム、および判定システム
(51)【国際特許分類】
G08B 21/22 20060101AFI20240521BHJP
F24F 7/00 20210101ALI20240521BHJP
F24F 110/70 20180101ALN20240521BHJP
【ＦＩ】
G08B21/22
F24F7/00 Z
F24F110:70
【請求項の数】
17
(21)【出願番号】P 2023516549
(86)(22)【出願日】2022-09-06
(86)【国際出願番号】 JP2022033383
(87)【国際公開番号】W WO2023047939
(87)【国際公開日】2023-03-30
【審査請求日】2023-03-13
(31)【優先権主張番号】P 2021153324
(32)【優先日】2021-09-21
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
(73)【特許権者】
【識別番号】000006231
【氏名又は名称】株式会社村田製作所
(74)【代理人】
【識別番号】110001195
【氏名又は名称】弁理士法人深見特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】山崎 孝浩
【審査官】神田 泰貴
(56)【参考文献】
【文献】特開２０２０－１６６７３１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特許第６９３４５５３（ＪＰ，Ｂ１）
【文献】特開２００５－１５６１３８（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００４－２７８８６８（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００１－０５２２７６（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２１－１１７９９９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２１－０８２２０１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２０－１６６７０９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１７－０１６１８５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１２－００２５０４（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０１９／１１０１５５（ＷＯ，Ａ１）
【文献】韓国登録特許第１０－１３０５７７２（ＫＲ，Ｂ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０８Ｂ ２１／２２
Ｇ０１Ｖ ９９／００
Ｇ０６Ｑ １０／０４
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
二酸化炭素濃度を計測する計測装置であって、大気中に二酸化炭素を排出する排出源として人以外の二酸化炭素排出源が存在しない第１環境における二酸化炭素濃度の第１時系列データを記憶する記憶装置と、
前記人以外の前記二酸化炭素排出源が存在する第２環境における二酸化炭素濃度の第２時系列データを取得するデータ取得装置と、
制御装置とを備え、
前記制御装置は、前記第１時系列データと前記第２時系列データとの間の差分に基づき、前記第２環境における二酸化炭素濃度を判定するための基準値を算出する、計測装置。
【請求項2】
前記制御装置は、前記第１時系列データに基づき第１算出値を算出し、
前記第２時系列データに基づき第２算出値を算出し、
前記第２算出値から前記第１算出値を減算することによって、前記差分を算出する、請求項１に記載の計測装置。
【請求項3】
前記第１算出値は、前記第１時系列データの平均値を含み、前記第２算出値は、前記第２時系列データの平均値を含む、請求項２に記載の計測装置。
【請求項4】
前記制御装置は、前記第１時系列データに基づき第１特徴データを生成し、
前記第２時系列データに基づき第２特徴データを生成し、
前記第１特徴データに基づき第１算出値を算出し、
前記第２特徴データに基づき第２算出値を算出し、
前記第２算出値から前記第１算出値を減算することによって、前記差分を算出する、請求項１に記載の計測装置。
【請求項5】
前記制御装置は、前記第１時系列データに基づき第１特徴データを生成し、
前記第２時系列データに基づき第２特徴データを生成し、
前記第２特徴データから前記第１特徴データを減算することによって、第３特徴データを生成し、
前記第３特徴データの平均値および分散値の少なくとも１つを算出することによって、前記差分を算出する、請求項１に記載の計測装置。
【請求項6】
前記制御装置は、前記第１時系列データに基づき第１特徴データを生成し、
前記第２時系列データに基づき第２特徴データを生成し、
前記第１特徴データに基づき第１算出値を算出し、
前記第２特徴データから、前記第１算出値に相当するデータを減算することによって第４特徴データを生成し、
前記第４特徴データの平均値および分散値の少なくとも１つを算出することによって、前記差分を算出する、請求項１に記載の計測装置。
【請求項7】
前記第１算出値は、前記第１特徴データの平均値および分散値の少なくとも１つを含む、請求項６に記載の計測装置。
【請求項8】
前記制御装置は、前記第１時系列データにおける二酸化炭素濃度の変化量が閾値を超える期間の二酸化炭素濃度に基づき前記第１特徴データを生成し、
前記第２時系列データにおける二酸化炭素濃度の変化量が前記閾値を超える期間の二酸化炭素濃度に基づき前記第１特徴データを生成する、請求項４～請求項７のいずれか１項に記載の計測装置。
【請求項9】
前記変化量は、時系列で変化する二酸化炭素濃度が極小値から極大値に変化する場合における前記極小値と前記極大値との間の差を含む、請求項８に記載の計測装置。
【請求項10】
前記制御装置は、前記第１環境における二酸化炭素濃度を判定するための第１基準値に前記差分を加算することによって、前記第２環境における二酸化炭素濃度を判定するための前記基準値を算出する、請求項１～請求項７のいずれか１項に記載の計測装置。
【請求項11】
請求項１～７のいずれか１項に記載の前記計測装置と、判定装置とを備え、
前記判定装置は、前記計測装置によって算出された前記基準値に基づき、前記第２環境における二酸化炭素濃度を判定する、判定システム。
【請求項12】
前記判定装置は、前記第２環境における二酸化炭素濃度の到達値を予測し、
予測した前記到達値と前記基準値とに基づき、前記第２環境における二酸化炭素濃度を判定する、請求項１１に記載の判定システム。
【請求項13】
前記判定装置は、前記第２環境における二酸化炭素濃度から前記計測装置によって算出された前記差分を減算することによって、減算値を算出し、
前記減算値と前記第１環境における二酸化炭素濃度を判定するための第１基準値とに基づき、前記第２環境における二酸化炭素濃度を判定する、請求項１１に記載の判定システム。
【請求項14】
前記判定装置は、前記第２環境における二酸化炭素濃度の到達値を予測し、
予測した前記到達値から前記計測装置によって算出された前記差分を減算することによって、前記減算値を算出する、請求項１３に記載の判定システム。
【請求項15】
前記判定装置は、前記第２環境における二酸化炭素濃度の判定結果に基づき、前記第２環境に配置されたオゾナイザを制御するための信号を前記オゾナイザに送信する、請求項１１に記載の判定システム。
【請求項16】
コンピュータによる二酸化炭素濃度を計測する計測方法であって、大気中に二酸化炭素を排出する排出源として人以外の二酸化炭素排出源が存在しない第１環境における二酸化炭素濃度の第１時系列データを記憶するステップと、
前記人以外の前記二酸化炭素排出源が存在する第２環境における二酸化炭素濃度の第２時系列データを取得するステップと、
前記第１時系列データと前記第２時系列データとの間の差分に基づき、前記第２環境における二酸化炭素濃度を判定するための基準値を算出するステップとを含む、計測方法。
【請求項17】
二酸化炭素濃度を計測する計測プログラムであって、コンピュータに、
大気中に二酸化炭素を排出する排出源として人以外の二酸化炭素排出源が存在しない第１環境における二酸化炭素濃度の第１時系列データを記憶するステップと、
前記人以外の前記二酸化炭素排出源が存在する第２環境における二酸化炭素濃度の第２時系列データを取得するステップと、
前記第１時系列データと前記第２時系列データとの間の差分に基づき、前記第２環境における二酸化炭素濃度を判定するための基準値を算出するステップとを実行させる、計測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、二酸化炭素濃度を計測する計測装置、計測方法、計測プログラム、および判定システムに関する。
【背景技術】
【0002】
近年、ウィルスによる感染の拡大を防止するために、閉じられた環境において人が密集することを避けることが提唱されている。また、人の密集度を評価するために二酸化炭素濃度を判定するといった技術が公知である。たとえば、特開２０２０－１６６７０９号公報（特許文献１）は、室内空間における二酸化炭素濃度の時間変化と、在室者一人当たりの呼吸量とに基づいて、在室人数を推定する推定装置を開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０２０－１６６７０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
特許文献１に開示された推定装置によれば、室内空間における二酸化炭素濃度を判定することによって、在室人数を推定することができる。環境によっては、人に限らず、人以外の二酸化炭素排出源からも大気中に二酸化炭素が排出されることがあるが、特許文献１に開示された推定装置では、人以外の二酸化炭素排出源から排出される二酸化炭素については考慮されていない。このため、特許文献１に開示された推定装置は、人に由来する二酸化炭素濃度を精度よく判定することが難しく、人の密集度を精度よく判定することができないおそれがあった。
【0005】
本開示は、このような課題を解決するためになされたものであって、その目的は、人以外の二酸化炭素の排出源が存在する環境において人の密集度を精度よく判定する技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示のある局面に従う計測装置は、大気中に二酸化炭素を排出する排出源として人以外の二酸化炭素排出源が存在しない第１環境における二酸化炭素濃度の第１時系列データを記憶する記憶装置と、人以外の二酸化炭素排出源が存在する第２環境における二酸化炭素濃度の第２時系列データを取得するデータ取得装置と、制御装置とを備える。制御装置は、第１時系列データと第２時系列データとの間の差分に基づき、第２環境における二酸化炭素濃度を判定するための基準値を算出する。
【0007】
本開示の他の局面に従う計測方法は、（ａ）大気中に二酸化炭素を排出する排出源として人以外の二酸化炭素排出源が存在しない第１環境における二酸化炭素濃度の第１時系列データを記憶するステップと、（ｂ）人以外の二酸化炭素排出源が存在する第２環境における二酸化炭素濃度の第２時系列データを取得するステップと、（ｃ）第１時系列データと第２時系列データとの間の差分に基づき、第２環境における二酸化炭素濃度を判定するための基準値を算出するステップとを含む。
【0008】
本開示の他の局面に従う計測プログラムは、コンピュータに、（ａ）大気中に二酸化炭素を排出する排出源として人以外の二酸化炭素排出源が存在しない第１環境における二酸化炭素濃度の第１時系列データを記憶するステップと、（ｂ）人以外の二酸化炭素排出源が存在する第２環境における二酸化炭素濃度の第２時系列データを取得するステップと、（ｃ）第１時系列データと第２時系列データとの間の差分に基づき、第２環境における二酸化炭素濃度を判定するための基準値を算出するステップとを実行させる。
【発明の効果】
【0009】
本開示によれば、人以外の二酸化炭素排出源が存在しない第１環境における二酸化炭素濃度の第１時系列データと、人以外の二酸化炭素排出源が存在する第２環境における二酸化炭素濃度の第２時系列データとの間の差分に基づき、第２環境における二酸化炭素濃度を判定するための基準値が生成される。これにより、人以外の二酸化炭素の排出源が存在する環境における二酸化炭素濃度を判定することができるため、人以外の二酸化炭素の排出源が存在する環境において人の密集度を精度よく判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1】実施の形態１に係る判定システムの適用例を説明するための図である。
【図2】第１環境および第２環境の各々において排出される二酸化炭素濃度に対する人の密集度の基準値の一例を示す図である。
【図3】実施の形態１に係る判定システムの構成を示す図である。
【図4】時系列データの変化の一例を示す図である。
【図5】実施の形態１に係る計測装置および判定装置の処理のタイミングを説明するための図である。
【図6】ディスプレイの表示態様を示す図である。
【図7】実施の形態１に係る計測装置による第１時系列データと第２時系列データとの差分の算出の一例を示す図である。
【図8】実施の形態１に係る計測装置が実行する基準値算出処理に関するフローチャートである。
【図9】第１環境における時系列データに基づく第１特徴データの生成を説明するための図である。
【図10】特徴値の算出の一例を説明するための図である。
【図11】第２環境における時系列データに基づく第１特徴データの生成を説明するための図である。
【図12】実施の形態２に係る計測装置による第１特徴データと第２特徴データとの差分の算出の一例を示す図である。
【図13】実施の形態２に係る計測装置が実行する基準値算出処理に関するフローチャートである。
【図14】実施の形態２に係る計測装置が実行する差分算出処理に関するフローチャートである。
【図15】実施の形態３に係る計測装置による第１特徴データと第２特徴データとの差分の算出の一例を示す図である。
【図16】実施の形態３に係る計測装置による第１特徴データと第２特徴データとの差分の算出の一例を示す図である。
【図17】実施の形態３に係る計測装置による第１特徴データと第２特徴データとの差分の算出の一例を示す図である。
【図18】実施の形態３に係る計測装置が実行する差分算出処理に関するフローチャートである。
【図19】実施の形態４に係る計測装置による第１特徴データと第２特徴データとの差分の算出の一例を示す図である。
【図20】実施の形態４に係る計測装置が実行する差分算出処理に関するフローチャートである。
【図21】実施の形態５に係る判定システムの構成を示す図である。
【図22】実施の形態６に係る計測装置が実行する判定処理に関するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0011】
以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。
【0012】
【0013】
［適用例］
図１は、実施の形態１に係る判定システム１００の適用例を説明するための図である。
図１は、実施の形態１に係る判定システム１００の適用例を説明するための図である。
【0014】
図１に示すように、飲食店においては、客または店員の人数が増えることによって人が密集した状態になり得るが、近年、ウィルスによる感染の拡大を防止するために、飲食店などの閉じられた環境において人が密集することを避けることが提唱されている。
【0015】
そこで、実施の形態１においては、時間の経過に伴って変化する室内空間における二酸化炭素（以下、「ＣＯ２」（carbon dioxide）とも称する。）の濃度がセンサモジュール２のセンサ２５によって測定される。そして、判定システム１００は、センサモジュール２から取得したＣＯ２濃度の時系列データを解析することによって、未来におけるＣＯ２濃度の変化を予測する。さらに、判定システム１００は、ＣＯ２濃度の予測値と人の密集度を判定するための基準値とを比較し、ＣＯ２濃度の予測値が基準値を超えている場合、あるいは、ＣＯ２濃度の予測値が基準値を超えそうな場合は、人の密集度が高まっていると判断し、ウィルスによる感染の拡大を防止するために、オゾナイザ２６を駆動させたり、報知装置３に含まれるディスプレイ３１またはスピーカ３２を用いてユーザに換気を促したり、さらなる人の増加を抑制するための警告を通知したりする。
【0016】
ここで、ＣＯ２が排出される環境としては、会議室など、大気中にＣＯ２を排出する排出源として人以外のＣＯ２排出源が存在しない環境（以下、「第１環境」とも称する。）と、飲食店および工場など、人以外のＣＯ２排出源が存在する環境（以下、「第２環境」とも称する。）とがある。たとえば、飲食店においては、客および店員などの人の呼吸、焼くなどの食材の調理、および調理器具の稼働などによって、ＣＯ２が排出される。工場などの製造現場においては、作業者などの人の呼吸、および製造装置の稼働などによって、ＣＯ２が排出される。このように、第２環境においては、人以外からＣＯ２が排出される分、第１環境よりも、ＣＯ２濃度が高くなる傾向にある。このため、第２環境においては、人以外のＣＯ２排出源から排出されるＣＯ２を考慮して、ＣＯ２濃度を判定することが必要である。
【0017】
図２は、第１環境および第２環境の各々において排出される二酸化炭素濃度に対する人の密集度の基準値の一例を示す図である。図２に示すように、第１環境においては、大気中に元から含まれるＣＯ２に、人から排出されるＣＯ２が加算される。
【0018】
たとえば、大気中に元から含まれる約４００ｐｐｍのＣＯ２に対して人から排出されるＣＯ２が加算された加算結果が１０００ｐｐｍ未満である場合、人が密集していないと言える。加算結果が１０００ｐｐｍ以上でありかつ１５００ｐｐｍ未満である場合、人が密集している可能性があるため、注意が必要であると言える。加算結果が１５００ｐｐｍ以上である場合、人が密集していると言える。これらの基準は、厚生労働省から発表されている数値を基にしており、詳しくは下記のＷｅｂアドレスを参照されたし。
https://www.mhlw.go.jp/content/10900000/000616069.pdf
https://www.mhlw.go.jp/content/10900000/000616069.pdf
【0019】
一方、第２環境においては、大気中に元から含まれるＣＯ２に、人から排出されるＣＯ２が加算され、さらに、人以外から排出されるＣＯ２も加算される。すなわち、第２環境においては、人以外のＣＯ２排出源から排出されるＣＯ２濃度が加算される分、第１環境におけるＣＯ２濃度よりも、加算結果が大きくなる。よって、第２環境においては、第１環境において用いられる基準値をそのまま用いることはできず、人以外のＣＯ２排出源から排出されるＣＯ２を考慮して、ＣＯ２濃度を判定することが必要である。
【0020】
そこで、実施の形態１に係る判定システム１００は、以下で説明するように、人以外のＣＯ２排出源から排出されるＣＯ２を考慮して、ＣＯ２濃度を判定するように構成されている。
【0021】
【0022】
計測装置１は、センサモジュール２から取得したＣＯ２濃度の時系列データに基づき、センサモジュール２が設置された環境におけるＣＯ２濃度を判定するための基準値を算出する装置であり、制御装置１１と、記憶装置１２と、データ取得装置１３とを備える。
【0023】
制御装置１１は、プロセッサなどのコンピュータの一例であり、各種のプログラムに従って各種の処理を実行する演算主体である。プロセッサは、たとえば、マイクロコントローラ（microcontroller)、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、またはＭＰＵ（Multi Processing Unit）などで構成される。なお、プロセッサは、プログラムを実行することによって各種の処理を実行する機能を有するが、これらの機能の一部または全部を、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）またはＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などの専用のハードウェア回路を用いて実装してもよい。「プロセッサ」は、ＣＰＵまたはＭＰＵのようにストアードプログラム方式で処理を実行する狭義のプロセッサに限らず、ＡＳＩＣまたはＦＰＧＡなどのハードワイヤード回路を含み得る。このため、プロセッサは、コンピュータ読み取り可能なコードおよび／またはハードワイヤード回路によって予め処理が定義されている、処理回路（processing circuitry）と読み替えることもできる。なお、制御装置１１は、１つのチップで構成されてもよいし、複数のチップで構成されてもよい。さらに、制御装置１１は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）およびＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）などの揮発性メモリ、ＲＯＭ（Read Only Memory）およびフラッシュメモリなどの不揮発性メモリを備える。
【0024】
記憶装置１２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）およびＳＳＤ（Solid State Drive）などの不揮発性メモリを備える。記憶装置１２は、制御装置１１によって実行される計測プログラム１２１、制御装置１１が参照する演算用データ１２２、およびセンサモジュール２から取得した時系列データ１２３など、各種のプログラムおよびデータを格納する。
【0025】
計測プログラム１２１は、制御装置１１の処理手順（図８、図１３、図１４、図１８、図２０、図２２に示す処理フロー）が規定されたプログラムを含む。演算用データ１２２は、計測プログラム１２１に従った処理を実行するときに用いられるデータであり、ＣＯ２濃度を判定するための基準値を算出するためのデータなどを含む。
【0026】
なお、計測装置１は、計測プログラム１２１および演算用データ１２２を予め記憶装置１２に記憶していてもよいし、通信によって、図示しない外部装置から計測プログラム１２１および演算用データ１２２を取得してもよい。さらに、計測装置１は、図示しないメディア読取装置をさらに備えていてもよく、メディア読取装置によって記憶媒体であるリムーバブルディスクから計測プログラム１２１および演算用データ１２２を取得してもよい。
【0027】
データ取得装置１３は、ネットワーク５０を介して、センサモジュール２と有線通信または無線通信を行うことによって、センサモジュール２からのデータを受信する。たとえば、データ取得装置１３は、センサモジュール２と通信することによって、センサモジュール２からＣＯ２濃度の時系列データを取得する。
【0028】
センサモジュール２は、センサモジュール２が設置された環境におけるＣＯ２濃度の時系列データを取得する装置であり、制御装置２１と、通信装置２３と、センサ２５とを備える。
【0029】
制御装置２１は、プロセッサなどのコンピュータの一例であり、各種のプログラムに従って各種の処理を実行する演算主体である。プロセッサは、たとえば、マイクロコントローラ、ＣＰＵ、ＧＰＵ、またはＭＰＵなどで構成される。なお、プロセッサは、プログラムを実行することによって各種の処理を実行する機能を有するが、これらの機能の一部または全部を、ＡＳＩＣまたはＦＰＧＡなどの専用のハードウェア回路を用いて実装してもよい。「プロセッサ」は、ＣＰＵまたはＭＰＵのようにストアードプログラム方式で処理を実行する狭義のプロセッサに限らず、ＡＳＩＣまたはＦＰＧＡなどのハードワイヤード回路を含み得る。このため、プロセッサは、コンピュータ読み取り可能なコードおよび／またはハードワイヤード回路によって予め処理が定義されている、処理回路（processing circuitry）と読み替えることもできる。なお、制御装置１１は、１つのチップで構成されてもよいし、複数のチップで構成されてもよい。さらに、制御装置２１は、ＤＲＡＭおよびＳＲＡＭなどの揮発性メモリ、ＲＯＭおよびフラッシュメモリなどの不揮発性メモリを備える。
【0030】
通信装置２３は、ネットワーク５０を介して、計測装置１と有線通信または無線通信を行うことによって、計測装置１との間でデータを送受信する。たとえば、通信装置２３は、計測装置１と通信することによって、ＣＯ２濃度の時系列データを計測装置１に送信する。
【0031】
センサ２５は、定期的（たとえば、１分ごと）にセンサモジュール２が設置された環境におけるＣＯ２濃度を測定する。センサ２５の測定によって得られたＣＯ２濃度の時系列データは、通信装置２３によって計測装置１に送信される。
【0032】
判定装置４は、センサモジュール２によって取得されたＣＯ２濃度の時系列データから、計測装置１によって算出されたＣＯ２濃度の基準値に基づいて、センサモジュール２が設置された環境におけるＣＯ２濃度を判定する装置であり、制御装置４１と、記憶装置４２と、データ取得装置４３と、データ出力装置４４とを備える。
【0033】
制御装置４１は、プロセッサなどのコンピュータの一例であり、各種のプログラムに従って各種の処理を実行する演算主体である。プロセッサは、たとえば、マイクロコントローラ、ＣＰＵ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵ、またはＭＰＵなどで構成される。なお、プロセッサは、プログラムを実行することによって各種の処理を実行する機能を有するが、これらの機能の一部または全部を、ＡＳＩＣまたはＦＰＧＡなどの専用のハードウェア回路を用いて実装してもよい。「プロセッサ」は、ＣＰＵまたはＭＰＵのようにストアードプログラム方式で処理を実行する狭義のプロセッサに限らず、ＡＳＩＣまたはＦＰＧＡなどのハードワイヤード回路を含み得る。このため、プロセッサは、コンピュータ読み取り可能なコードおよび／またはハードワイヤード回路によって予め処理が定義されている、処理回路（processing circuitry）と読み替えることもできる。なお、制御装置４１は、１つのチップで構成されてもよいし、複数のチップで構成されてもよい。さらに、制御装置４１は、ＤＲＡＭおよびＳＲＡＭなどの揮発性メモリ、ＲＯＭおよびフラッシュメモリなどの不揮発性メモリを備える。
【0034】
記憶装置４２は、ＨＤＤおよびＳＳＤなどの不揮発性メモリを備える。記憶装置４２は、制御装置４１によって実行される判定プログラム４２１、および制御装置４１が参照する基準値データ４２２など、各種のプログラムおよびデータを格納する。
【0035】
判定プログラム４２１は、制御装置４１の処理手順が規定されていたプログラムを含む。具体的には、判定プログラム４２１には、センサモジュール２が設置された環境におけるＣＯ２濃度を判定するための処理手順が規定されている。基準値データ４２２は、センサモジュール２が設置された環境におけるＣＯ２濃度を判定するための基準値を示すデータであり、計測装置１から取得される。
【0036】
なお、判定装置４は、判定プログラム４２１を予め記憶装置４２に記憶していてもよいし、通信によって、図示しない外部装置から判定プログラム４２１を取得してもよい。さらに、判定装置４は、図示しないメディア読取装置をさらに備えていてもよく、メディア読取装置によって記憶媒体であるリムーバブルディスクから判定プログラム４２１を取得してもよい。
【0037】
データ取得装置４３は、ネットワーク５０を介して、計測装置１と有線通信または無線通信を行うことによって、計測装置１からデータを受信する。たとえば、データ取得装置４３は、計測装置１からＣＯ２濃度を判定するための基準値を示す基準値データ４２２を取得する。
【0038】
データ出力装置４４は、ネットワーク５０を介して、図示しない報知装置３および図示しないオゾナイザ２６の各々と有線通信または無線通信を行うことによって、報知装置３およびオゾナイザ２６の各々に対してデータを送信する。たとえば、データ出力装置４４は、報知装置３およびオゾナイザ２６の各々に対して、報知装置３およびオゾナイザ２６の各々を制御するための制御信号を送信する。
【0039】
このように構成された判定システム１００において、計測装置１は、センサモジュール２が設置された環境における人の密集度を判定するためのＣＯ２濃度の基準値を算出する。
【0040】
判定装置４は、センサモジュール２によって取得されたＣＯ２濃度の時系列データを解析し、計測装置１によって算出された基準値を用いてセンサモジュール２が設置された環境におけるＣＯ２濃度を判定することによって、センサモジュール２が設置された環境における人の密集度を判定する。判定装置４は、得られているＣＯ２濃度から人の密集度を判定するほかに、現在の状態が続いたときに到達するＣＯ２濃度から人の密集度を判定することもできる。未来における時系列データの変化を予測するには、予測モデルが用いられる。予測モデルを用いれば、時系列データの変化を予測することが可能となり、さらに、ＣＯ２濃度の予測値を基準値と比較することによってＣＯ２濃度を判定することが可能となる。
【0041】
予測モデルは、経過時間と時間の経過に伴って変化するデータとの関係を表す関数（数式）によって定義される。たとえば、予測モデルは、下記の式（１）によって表される関数（数式）によって定義される。
【0042】
【数1】
【0043】
式（１）において、Ｃ∞は、下記の式（２）によって表される。
【0044】
【数2】
【0045】
式（１）において、ｔは、あるタイミング（時刻）を表す。Ｃは、タイミングｔにおいて閉じられた環境（室内空間）で生じるＣＯ２濃度（［ｐｐｍ］）を表すパラメータである。Ｖは、閉じられた環境（室内空間）の体積（［ｍ３］）を表すパラメータである。Ｑは、閉じられた環境（室内空間）における換気量（［ｍ３／ｈ］）を表すパラメータである。式（２）において、Ｇは、閉じられた環境（室内空間）から排出されるＣＯ２濃度の排出量（［ｐｐｍ＊ｍ３／ｈ］）を表すパラメータである。Ｃｏｕｔは、外気のＣＯ２濃度（［ｐｐｍ］）（大気中に元から含まれるＣＯ２濃度）を表すパラメータであり、約４００ｐｐｍである。
【0046】
【0047】
図４においては、縦軸にＣＯ２濃度、横軸に時間をとった時系列データのグラフが示されている。ｔ０以降においてセンサ２５によって実際に取得されたＣＯ２濃度の実測値は、ラインＡで表されている。さらに、未来の時系列データの変化を予測する時点をｔ０として、上述した式（１）および式（２）で表される予測モデルを用いてｔ０の時点において時系列データの変化を予測した結果は、ラインＧで表されている。
【0048】
図４に示すように、予測値のラインＧは、実測値のラインＡと近似し、概ね一致する。すなわち、上述した式（１）および式（２）で表される予測モデルを用いれば、センサ２５によって実際に取得されるＣＯ２濃度の実測値と概ね一致するように、時系列データの変化を予測することが可能となる。
【0049】
図５は、実施の形態１に係る計測装置１および判定装置４の処理のタイミングを説明するための図である。図５においては、センサモジュール２によって実行される処理のタイミングと、計測装置１によって実行される処理のタイミングと、判定装置４によって実行される処理のタイミングが示されている。
【0050】
図５に示すように、センサモジュール２がｔ１０からｔ１１までの時間にわたってＣＯ２濃度の時系列データを取得すると、計測装置１は、ｔ１１以降において、時系列データ（ｔ１０からｔ１１までの時系列データ）に基づきＣＯ２濃度を判定するための基準値を算出する。判定装置４は、ｔ１２以降において、計測装置１によって算出された基準値を用いて、ＣＯ２濃度を判定する。センサモジュール２が時系列データを取得する周期（たとえば、ｔ１０～ｔ１１やｔ１１～ｔ１２の期間におけるデータ取得周期）は、たとえば、１分間隔、５分間隔、または１０分間隔などである。計測装置１が基準値を算出する周期（たとえば、ｔ１１～ｔ１５の期間）は、たとえば、１週間または１０日間などである。判定装置４が計測装置１によって算出された基準値を用いてＣＯ２濃度を判定する周期（たとえば、ｔ１２～ｔ１３やｔ１３～ｔ１４の期間）は、センサモジュール２が時系列データを取得する周期と同様に、たとえば、１分間隔、５分間隔、または１０分間隔などである。図５では、基準値算出に用いた時系列データとＣＯ２判定に用いた時系列データとを分けているが、両者は共用されてもよい。
【0051】
このように、計測装置１は、予め決められた時間区間（たとえば、１週間または１０日間）ごとに定期的に、センサモジュール２によって取得された時系列データに基づき基準値を算出する。
【0052】
［ディスプレイの表示態様］
図６は、ディスプレイ３１の表示態様を示す図である。図６に示すように、ディスプレイ３１に表示された画面は、センサモジュール２が設置された環境（たとえば、飲食店）における現在のＣＯ２濃度を示すアイコン３１１と、ＣＯ２濃度の変化を示すグラフ３１２と、換気が必要となるまでの残り時間（到達予測時間）を示すアイコン３１３と、スピーカ３２による判定結果の音声通知を有効にするためのアイコン３１４とを含む。
図６は、ディスプレイ３１の表示態様を示す図である。図６に示すように、ディスプレイ３１に表示された画面は、センサモジュール２が設置された環境（たとえば、飲食店）における現在のＣＯ２濃度を示すアイコン３１１と、ＣＯ２濃度の変化を示すグラフ３１２と、換気が必要となるまでの残り時間（到達予測時間）を示すアイコン３１３と、スピーカ３２による判定結果の音声通知を有効にするためのアイコン３１４とを含む。
【0053】
なお、ユーザは、アイコン３１４をタッチ操作することで、音声通知を有効または無効に設定してもよいし、図示しないマウスなどのツールを用いてアイコン３１４を操作することで、音声通知を有効または無効に設定してもよい。
【0054】
予測モデルを用いてＣＯ２濃度の変化が予測され、予測値と基準値とが比較されることによって、換気が必要となるまでの残り時間が算出される。ディスプレイ３１は、算出された残り時間をアイコン３１３によってユーザに通知する。
【0055】
［基準値の算出］
図７および図８を参照しながら、計測装置１による基準値の算出について説明する。図７および図８においては、図１に示す飲食店などの第２環境におけるＣＯ２濃度の基準値を計測装置１が算出する例について説明する。
図７および図８を参照しながら、計測装置１による基準値の算出について説明する。図７および図８においては、図１に示す飲食店などの第２環境におけるＣＯ２濃度の基準値を計測装置１が算出する例について説明する。
【0056】
図７は、実施の形態１に係る計測装置１による第１時系列データと第２時系列データとの差分の算出の一例を示す図である。計測装置１は、第２環境における基準値を算出する準備として、会議室などの第１環境におけるＣＯ２濃度の時系列データ（以下、「第１時系列データ」とも称する。）を事前に取得する。
【0057】
たとえば、図７（Ａ）においては、縦軸にＣＯ２濃度、横軸に時間をとった第１時系列データのグラフが示されている。図７（Ａ）に示すように、計測装置１は、第１環境において定期的（たとえば、１分ごと）に測定されたＣＯ２濃度の第１時系列データを取得する。なお、図７（Ａ）のグラフにおいて、ＣＯ２濃度の変化量が大きい部分は、たとえば、会議室で会議が行われていることなどが想定される。つまり、第１環境に存在する人に起因してＣＯ２が生じていることが想定される。
【0058】
計測装置１は、図７（Ａ）で示したような第１環境における第１時系列データを記憶装置１２に記憶した上で、第２環境に設置されたセンサ２５から第２環境における時系列データ（以下、「第２時系列データ」とも称する。）を取得する。
【0059】
たとえば、図７（Ｂ）においては、縦軸にＣＯ２濃度、横軸に時間をとった第２時系列データのグラフが示されている。図７（Ｂ）に示すように、計測装置１は、第２環境において定期的（たとえば、１分ごと）に測定されたＣＯ２濃度の第２時系列データを取得する。なお、図７（Ｂ）のグラフにおいて、ＣＯ２濃度の変化量が大きい部分は、たとえば、飲食店で客が増えたり、焼くなどの食材の調理が行われたりしていることが想定される。つまり、第２環境に存在する人に起因してＣＯ２が生じていることに加えて、第２環境に存在する人以外の原因によってもＣＯ２が生じていることが想定される。
【0060】
計測装置１は、第１時系列データと第２時系列データとの間の差分を算出する。具体的には、計測装置１は、第１時系列データに基づき第１算出値を算出し、第２時系列データに基づき第２算出値を算出し、第２算出値から第１算出値を減算することによって、差分を算出する。
【0061】
たとえば、計測装置１は、第１算出値として、第１時系列データに含まれる第１環境において時系列で取得された複数のＣＯ２濃度の平均値（たとえば、６３６．０８）を算出する。また、計測装置１は、第２算出値として、第２時系列データに含まれる第２環境において時系列で取得された複数のＣＯ２濃度の平均値（たとえば、９４２．４８）を算出する。そして、計測装置１は、第２算出値（たとえば、９４２．４８）から第１算出値（たとえば、６３６．０８）を減算することによって、差分（たとえば、３０６．４）を算出する。
【0062】
上述した差分は、第１環境と第２環境との間における環境の違いから生じている。すなわち、上述した差分は、第２環境における人以外のＣＯ２排出源から排出されるＣＯ２に起因する値である。そこで、計測装置１は、第１環境において用いられるＣＯ２濃度の基準値を基準として、算出した差分を考慮して第２環境におけるＣＯ２濃度を判定するための基準値を算出する。
【0063】
具体的には、計測装置１は、第１環境におけるＣＯ２濃度の基準値（以下、「第１基準値」とも称する。）に差分を加算することによって、第２環境におけるＣＯ２濃度の基準値（以下、「第２基準値」とも称する。）を算出する。たとえば、第１環境におけるＣＯ２濃度の第１基準値が１０００ｐｐｍである場合、計測装置１は、１０００ｐｐｍに３０６．４ｐｐｍ（差分）を加算することによって、第２基準値として１３０６．４を算出する。すなわち、第２環境においてＣＯ２濃度が第２基準値である１３０６．４ｐｐｍを超えていることは、第２環境において人の密集度が高まってきているので注意が必要であることを意味する。
【0064】
あるいは、判定装置４は、第２環境におけるＣＯ２濃度の第２時系列データから差分を減算することによって、予め人以外のＣＯ２排出源から排出されるＣＯ２濃度を第２時系列データから取り除いてもよい。すなわち、計測装置１は、人の密集度を判定するためのＣＯ２濃度の基準値を変更することなく、第２環境におけるＣＯ２濃度の第２時系列データを第１環境におけるＣＯ２濃度の時系列データ相当に変換してもよい。このようにすれば、判定装置４は、第２環境において、変換後の時系列データと第１環境における第１基準値とを比較することができる。
【0065】
［計測装置による処理］
図８は、実施の形態１に係る計測装置１が実行する処理に関するフローチャートである。計測装置１の制御装置１１は、記憶装置１２に格納された計測プログラム１２１を実行することで、図８に示すフローチャートの処理を定期的に実行する。なお、図中において、「Ｓ」は「ＳＴＥＰ」の略称として用いられる。
図８は、実施の形態１に係る計測装置１が実行する処理に関するフローチャートである。計測装置１の制御装置１１は、記憶装置１２に格納された計測プログラム１２１を実行することで、図８に示すフローチャートの処理を定期的に実行する。なお、図中において、「Ｓ」は「ＳＴＥＰ」の略称として用いられる。
【0066】
図８に示すように、制御装置１１は、所定時間分（たとえば、１日分）の第２時系列データを取得したか否かを判定する（Ｓ１）。制御装置１１は、所定時間分の第２時系列データを取得していない場合（Ｓ１でＮＯ）、本処理を終了する。
【0067】
一方、制御装置１１は、所定時間分の第２時系列データを取得した場合（Ｓ１でＹＥＳ）、第１時系列データに基づき第１算出値を算出する（Ｓ２）。たとえば、制御装置１１は、図７（Ａ）に示すように、第１環境における第１時系列データに基づき、第１算出値として、第１時系列データの平均値を算出する。さらに、制御装置１１は、第２時系列データに基づき第２算出値を算出する（Ｓ３）。たとえば、制御装置１１は、図７（Ｂ）に示すように、第２環境における第２時系列データに基づき、第２算出値として、第２時系列データの平均値を算出する。そして、制御装置１１は、第２算出値から第１算出値を減算することによって、差分を算出する（Ｓ４）。
【0068】
制御装置１１は、差分に基づき、第２環境におけるＣＯ２濃度の第２基準値を算出する（Ｓ５）。たとえば、制御装置１１は、予め定められた第１環境におけるＣＯ２濃度の第１基準値に差分を加算することによって、第２環境におけるＣＯ２濃度の第２基準値を算出する。その後、制御装置１１は、本処理を終了する。
【0069】
以上のように、実施の形態１に係る計測装置１は、人以外のＣＯ２排出源が存在しない第１環境におけるＣＯ２濃度の第１時系列データと、人以外のＣＯ２排出源が存在する第２環境におけるＣＯ２濃度の第２時系列データとの間の差分を算出し、算出した差分に基づき、第２環境におけるＣＯ２濃度を判定するための基準値（この例では第２基準値）を算出する。これにより、判定装置４は、計測装置１によって算出された基準値を用いて、人以外のＣＯ２排出源から排出されるＣＯ２を考慮して第２環境におけるＣＯ２濃度を判定することができるため、人以外のＣＯ２排出源が存在する第２環境であっても、ＣＯ２濃度を精度よく判定することができる。すなわち、判定装置４は、計測装置１によって算出された基準値を用いて、人以外のＣＯ２排出源が存在する第２環境における人の密集度を精度よく判定することができる。
【0070】
図８のフローにおける第１時系列データから第１算出値を求めるステップ（Ｓ２）は、記憶装置１２から第１算出値を読み出すステップであってもよい。すなわち、制御装置１１は、第１環境に関する第１時系列データまたは第１算出値を予め算出して記憶装置１２に記憶しておき、第２時系列データから第２基準値を算出する場合には記憶している第１算出値を読み出すことで、第２算出値との差分を算出することもできる。
【0071】
また、センサモジュール２によって取得される第２環境における第２時系列データは、センサモジュール２が設置された第２環境に応じて異なる。たとえば、飲食店においては、焼くなどの食材の調理をするか否か、調理時間、調理器具の数、および店内の大きさなどに応じて、人以外のＣＯ２排出源から排出されるＣＯ２の濃度が異なる。あるいは、工場などの製造現場においては、製造装置の数、製造装置の稼働時間、および工場の大きさなどに応じて、人以外のＣＯ２排出源から排出されるＣＯ２の濃度が異なる。このため、ＣＯ２濃度を判定するための基準値も、センサモジュール２が設置された第２環境に応じて設定されることが好ましい。
【0072】
この点、計測装置１は、センサモジュール２が設置された第２環境ごとにＣＯ２濃度の第２時系列データを取得し、取得した第２時系列データと第１時系列データとの差分を算出することによって、センサモジュール２が設置された第２環境に応じて基準値を設定することができる。これにより、判定装置４は、計測装置１が算出した基準値を用いて、センサモジュール２が設置された第２環境に応じて、適切にＣＯ２濃度を判定することができる。
【0073】
また、人以外から排出されたＣＯ２濃度のみを計測することは場合によっては可能であるが、特に飲食店ではＣＯ２濃度を測定するために営業を止めて調理をする必要があったり、調理する人の影響を排除することができなかったりするなど、人に由来するＣＯ２濃度以外のＣＯ２濃度を測定することが困難な場合もある。この点、計測装置１は、実際の営業が行われながらＣＯ２濃度を計測するための基準値を設定することができるため、営業や製造への影響を最小限に抑えることができ、実際の調理や稼働の状態で人以外から排出されたＣＯ２濃度を判定に用いることができる。
【0074】
【0075】
［差分の算出］
図９は、第１環境における時系列データに基づく第１特徴データの生成を説明するための図である。図９（Ａ）においては、縦軸にＣＯ２濃度、横軸に時間をとった第１時系列データのグラフが示されている。図９（Ａ）に示すように、計測装置１は、第１環境において定期的（たとえば、１分ごと）に測定されたＣＯ２濃度の第１時系列データを取得する。
図９は、第１環境における時系列データに基づく第１特徴データの生成を説明するための図である。図９（Ａ）においては、縦軸にＣＯ２濃度、横軸に時間をとった第１時系列データのグラフが示されている。図９（Ａ）に示すように、計測装置１は、第１環境において定期的（たとえば、１分ごと）に測定されたＣＯ２濃度の第１時系列データを取得する。
【0076】
次に、計測装置１は、第１環境における第１時系列データに基づき、第１特徴データを生成し、生成した第１特徴データを演算用データ１２２として記憶装置１２に記憶する。
【0077】
具体的には、計測装置１は、第１特徴データとして、第１時系列データからヒストグラムを生成する。たとえば、図９（Ｂ）および図９（Ｃ）においては、縦軸に個数、横軸にＧ／Ｑをとったヒストグラムが示されている。図９（Ｂ）および図９（Ｃ）に示すように、計測装置１は、Ｇ／Ｑの値ごとの個数をヒストグラムで表すことによって、第１時系列データの特徴を表す第１特徴データを生成する。なお、計測装置１は、第１特徴データに対応するヒストグラムにおいて、Ｇ／Ｑに限らず、Ｑ／ＶまたはＧ／Ｖを横軸にとってもよい。
【0078】
式（１）および式（２）を用いて説明したように、Ｇ／Ｑは、単位換気量当たりのＣＯ２濃度を表すパラメータである。Ｑ／Ｖは、単位体積当たりの換気量を表すパラメータである。Ｇ／Ｖは、単位体積当たりのＣＯ２濃度排出量を表すパラメータである。計測装置１は、第１特徴データ（ヒストグラム）を生成するにあたって、Ｃ（ＣＯ２濃度）そのものではなく、Ｇ／Ｑ、Ｑ／Ｖ、およびＧ／Ｖのいずれの特徴値を算出してもよい。
【0079】
ここで、図１０を参照しながら、特徴値の算出について説明する。図１０は、特徴値の算出の一例を説明するための図である。図１０においては、縦軸にＣＯ２濃度、横軸に時間をとったＣＯ２濃度の時系列データのグラフが示されている。計測装置１は、連立方程式の演算を用いることで、式（１）および式（２）から特徴値を算出する。
【0080】
具体的には、図１０に示すように、計測装置１は、第１時系列データから、特定個数のデータを抽出する。たとえば、計測装置１は、ｔ０におけるＣＯ２濃度Ｃ（ｔ０）、ｔ１におけるＣＯ２濃度Ｃ（ｔ１）、およびｔ２におけるＣＯ２濃度Ｃ（ｔ２）を抽出する。
【0081】
計測装置１は、式（１）と、抽出したＣ（ｔ０）、Ｃ（ｔ１）、およびＣ（ｔ２）とから、下記の連立方程式（３）を算出する。
【0082】
【数3】
【0083】
計測装置１は、連立方程式（３）から、下記の式（４）を算出する。
【0084】
【数4】
【0085】
計測装置１は、式（４）から、下記の式（５）を算出する。
【0086】
【数5】
【0087】
計測装置１は、式（２）および式（５）から、下記の式（６）を算出することができる。
【0088】
【数6】
【0089】
また、計測装置１は、式（３）および式（５）から、下記の式（７）を算出することができる。
【0090】
【数7】
【0091】
このように、計測装置１は、第１時系列データから、Ｇ／Ｑ（式（６））およびＱ／Ｖ（式（７））を算出することができる。さらに、計測装置１は、Ｇ／Ｑ（式（６））とＱ／Ｖ（式（７））とから、Ｇ／Ｖを算出することができる。
【0092】
図１０の例では、計測装置１は、ｔ０、ｔ１、およびｔ２といった３つの抽出タイミングにおけるＣＯ２濃度（Ｃ（ｔ））を用いて特徴値を算出したが、これらの抽出タイミングを変化させることによって、複数の特徴値を算出することができる。図９（Ａ）の例では、１分ごとにＣＯ２濃度が取得されているため、計測装置１は、たとえば、ｔ０を１５時００分とすれば、ｔ１を１５時０１分、ｔ２を１５時０２分とすればよい。さらに、計測装置１は、ｔを１分間更新して、ｔ０を１５時０１分とすれば、ｔ１を１５時０２分、ｔ２を１５時０３分とすればよい。
【0093】
図９に戻り、計測装置１は、第１時系列データから算出した複数の特徴値に基づき、ヒストグラムを生成する。ここで、計測装置１は、図９（Ａ）に示す第１時系列データに含まれる全てのデータを用いて特徴値（この例では、Ｇ／Ｑ）を算出してもよいし、図９（Ａ）に示す第１時系列データに含まれる全てのデータのうち、所定のルールに従って選択されたデータを用いて特徴値（この例では、Ｇ／Ｑ）を算出してもよい。
【0094】
たとえば、計測装置１は、第１時系列データにおけるＣＯ２濃度の変化量が閾値（たとえば、２００ｐｐｍ）を超える期間のＣＯ２濃度を用いて、特徴値を算出してもよい。具体的には、第１時系列データにおいて、時系列で変化するＣＯ２濃度が極小値から極大値に変化する場合、計測装置１は、当該極小値と当該極大値との差（すなわちＣＯ２濃度の変化量）が閾値（２００ｐｐｍ）を超える期間を特定し、当該期間内で取得されたＣＯ２濃度を用いて特徴値を算出してもよい。
【0095】
一例として、図９（Ａ）では、タイミングｔ２１で取得されたＣＯ２濃度が極小値であり、タイミングｔ２２で取得されたＣＯ２濃度が極大値であり、かつ、当該極小値と当該極大値との差が２００ｐｐｍを超えるため、計測装置１は、タイミングｔ２１からタイミングｔ２２までの期間で取得されたＣＯ２濃度を用いて、特徴値を算出する。
【0096】
計測装置１が図９（Ａ）に示す第１時系列データに含まれる全てのデータを用いて複数の特徴値を算出した場合、算出された特徴値に対応するヒストグラムは、図９（Ｂ）で表される。一方、計測装置１が図９（Ａ）に示す第１時系列データに含まれる全てのデータのうち、上述した所定のルールに従って選択されたデータを用いて複数の特徴値を算出した場合、算出された複数の特徴値に対応するヒストグラムは、図９（Ｃ）で表される。
【0097】
図９（Ｂ）のヒストグラムでは、図９（Ａ）に示す第１時系列データに含まれる全てのデータを用いて特徴値が算出されているため、図９（Ａ）のようにイベントの発生頻度が低い場合はイベントに関するヒストグラムの特徴が現れ難くなっている。これに対して、図９（Ｃ）のヒストグラムでは、図９（Ａ）に示す第１時系列データに含まれる全てのデータのうち、ＣＯ２濃度の変化量が大きくなっている期間のデータを用いて特徴値が算出されているため、ヒストグラムの特徴が現れ易くなっている。なお、第１時系列データにおいて、イベントの発生頻度が高い、すなわち上述した所定のルールに従って選択されるようなピークが多く現れるような場合は、特定データの抜き出しをすることなくそのままのデータを使用すればよい。
【0098】
図１１は、第２環境における時系列データに基づく第２特徴データの生成を説明するための図である。計測装置１は、図９（Ｂ）または図９（Ｃ）で示したような第１環境における第１時系列データの第１特徴データを記憶装置１２に記憶した上で、第２環境における第２時系列データの第２特徴データを生成する。
【0099】
たとえば、図１１（Ａ）においては、縦軸にＣＯ２濃度、横軸に時間をとった第２時系列データのグラフが示されている。図１１（Ａ）に示すように、計測装置１は、第２環境において定期的（たとえば、１分ごと）に測定されたＣＯ２濃度の第２時系列データを取得する。
【0100】
次に、計測装置１は、第２環境における第２時系列データに基づき、第２特徴データを生成し、生成した第２特徴データを演算用データ１２２として記憶装置１２に記憶する。
【0101】
具体的には、計測装置１は、第２特徴データとして、第２時系列データからヒストグラムを生成する。たとえば、図１１（Ｂ）および図１１（Ｃ）においては、縦軸に個数、横軸にＧ／Ｑをとったヒストグラムが示されている。図１１（Ｂ）および図１１（Ｃ）に示すように、計測装置１は、Ｇ／Ｑの値ごとの個数をヒストグラムで表すことによって、第２時系列データの特徴を表す第２特徴データを生成する。なお、計測装置１は、第２特徴データに対応するヒストグラムにおいて、Ｇ／Ｑに限らず、Ｑ／ＶまたはＧ／Ｖを横軸にとってもよい。但し、計測装置１は、第１特徴データと第２特徴データとで、同じ種類の特徴値（たとえば、Ｇ／Ｑ）を用いる。これらの特徴値の算出方法は、図９および図１０を用いて説明した第１環境における第１特徴データの算出方法と同じである。
【0102】
ここで、計測装置１は、図１１（Ａ）に示す時系列データに含まれる全てのデータを用いて特徴値（この例では、Ｇ／Ｑ）を算出してもよいし、図１１（Ａ）に示す時系列データに含まれる全てのデータのうち、所定のルールに従って選択されたデータを用いて特徴値（この例では、Ｇ／Ｑ）を算出してもよい。
【0103】
たとえば、計測装置１は、第２時系列データにおけるＣＯ２濃度の変化量が閾値（たとえば、２００ｐｐｍ）を超える期間のＣＯ２濃度を用いて、特徴値を算出してもよい。具体的には、第２時系列データにおいて、時系列で変化するＣＯ２濃度が極小値から極大値に変化する場合、計測装置１は、当該極小値と当該極大値との差（すなわちＣＯ２濃度の変化量）が閾値（２００ｐｐｍ）を超える期間を特定し、当該期間内で取得されたＣＯ２濃度を用いて特徴値を算出してもよい。
【0104】
一例として、図１１（Ａ）では、タイミングｔ３１で取得されたＣＯ２濃度が極小値であり、タイミングｔ３２で取得されたＣＯ２濃度が極大値であり、かつ、当該極小値と当該極大値との差が２００ｐｐｍを超えるため、計測装置１は、タイミングｔ３１からタイミングｔ３２までの期間で取得されたＣＯ２濃度を用いて、特徴値を算出する。
【0105】
計測装置１が図１１（Ａ）に示す第２時系列データに含まれる全てのデータを用いて複数の特徴値を算出した場合、算出された特徴値に対応するヒストグラムは、図１１（Ｂ）で表される。一方、計測装置１が図１１（Ａ）に示す第２時系列データに含まれる全てのデータのうち、上述した所定のルールに従って選択されたデータを用いて複数の特徴値を算出した場合、算出された複数の特徴値に対応するヒストグラムは、図１１（Ｃ）で表される。
【0106】
図１１（Ｂ）のヒストグラムでは、図１１（Ａ）に示す第２時系列データに含まれる全てのデータを用いて特徴値が算出されているため、図１１（Ａ）のようにイベントの発生頻度が低い場合はイベントに関するヒストグラムの特徴が現れ難くなっている。これに対して、図１１（Ｃ）のヒストグラムでは、図１１（Ａ）に示す第２時系列データに含まれる全てのデータのうち、ＣＯ２濃度の変化量が大きくなっている期間のデータを用いて特徴値が算出されているため、ヒストグラムの特徴が現れ易くなっている。なお、第２時系列データにおいて、イベントの発生頻度が高い、すなわち上述した所定のルールに従って選択されるようなピークが多く現れるような場合は、特定データの抜き出しをすることなくそのままのデータを使用すればよい。特定データを抜き出すかそのままのデータを使用するかは、第１環境および第２環境の各々で測定したデータに対して同じ処理を行うことが好ましい。
【0107】
図１２は、実施の形態２に係る計測装置１による第１特徴データと第２特徴データとの差分の算出の一例を示す図である。図１２（Ａ）には、第１環境における第１特徴データのヒストグラムが示されている。すなわち、図１２（Ａ）のヒストグラムは、図９（Ｃ）に示す第１特徴データのヒストグラムに対応する。図１２（Ｂ）には、第２環境における第２特徴データのヒストグラムが示されている。すなわち、図１２（Ｂ）のヒストグラムは、図１１（Ｃ）に示す第２特徴データのヒストグラムに対応する。
【0108】
図１２に示すように、計測装置１は、第２特徴データを生成した後、事前に記憶装置１２に記憶された第１特徴データと、生成した第２特徴データとの間の差分を算出する。具体的には、計測装置１は、第１特徴データから第１算出値を算出し、第２特徴データから第２算出値を算出し、第２算出値から第１算出値を減算することによって、差分を算出する。
【0109】
たとえば、図１２（Ａ）に示すように、計測装置１は、第１環境におけるヒストグラムに基づき、第１算出値として特徴値（この例ではＧ／Ｑ）の平均値を算出する。また、図１２（Ｂ）に示すように、計測装置１は、第２環境におけるヒストグラムに基づき、第２算出値として特徴値（この例ではＧ／Ｑ）の平均値を算出する。そして、計測装置１は、第２算出値から第１算出値を減算することによって、差分を算出する。
【0110】
上述した差分は、第１環境と第２環境との間における環境の違いから生じている。すなわち、上述した差分は、第２環境における人以外のＣＯ２排出源から排出されるＣＯ２に起因する値である。そこで、計測装置１は、第１環境において用いられるＣＯ２濃度の基準値を基準として、算出した差分を考慮して第２環境におけるＣＯ２濃度を判定するためのデータを算出する。
【0111】
具体的には、判定装置４は、第１環境におけるＣＯ２濃度の第１基準値に差分を加算することによって、第２環境におけるＣＯ２濃度の第２基準値を算出する。たとえば、第１環境におけるＣＯ２濃度の第１基準値が１０００ｐｐｍである場合、計測装置１は、１０００ｐｐｍに差分（たとえば、３０６．４ｐｐｍ）を加算することによって、第２基準値として１３０６．４を算出する。すなわち、第２環境においてＣＯ２濃度が第２基準値である１３０６．４ｐｐｍを超えていることは、第２環境において人の密集度が高まってきているので注意が必要であることを意味する。
【0112】
あるいは、判定装置４は、第２環境におけるＣＯ２濃度の第２時系列データから差分を加算することによって、予め人以外のＣＯ２排出源から排出されるＣＯ２濃度を第２時系列データから取り除いてもよい。すなわち、計測装置１は、人の密集度を判定するためのＣＯ２濃度の基準値を変更することなく、第２環境におけるＣＯ２濃度の第２時系列データを第１環境におけるＣＯ２濃度の時系列データ相当に変換してもよい。このようにすれば、判定装置４は、第２環境において、変換後の時系列データと第１環境における第１基準値とを比較することができる。
【0113】
なお、図１２の例では、計測装置１は、算出値として特徴値の平均値を算出していたが、算出値として特徴値の分散値を算出してもよい。すなわち、計測装置１は、第１環境におけるヒストグラムに基づき、第１算出値として特徴値（この例ではＧ／Ｑ）の分散値を算出してもよい。また、計測装置１は、第２環境におけるヒストグラムに基づき、第２算出値として特徴値（この例ではＧ／Ｑ）の分散値を算出してもよい。さらに、計測装置１は、算出値として特徴値の平均値および分散値の両方を算出してもよい。すなわち、計測装置１は、算出値として特徴値の平均値および分散値のうちの少なくとも１つを算出すればよい。
【0114】
なお、計測装置１は、図１２（Ａ）に示すように、図９（Ｃ）に示す第１特徴データのヒストグラムを用いて第１算出値を算出していたが、図９（Ｂ）に示す第１特徴データのヒストグラムを用いて第１算出値を算出してもよい。計測装置１は、図１２（Ｂ）に示すように、図１１（Ｃ）に示す第２特徴データのヒストグラムを用いて第２算出値を算出していたが、図１１（Ｂ）に示す第２特徴データのヒストグラムを用いて第２算出値を算出してもよい。
【0115】
［計測装置による処理］
図１３および図１４を参照しながら、実施の形態２に係る計測装置１が実行する処理について説明する。図１３は、実施の形態２に係る計測装置１が実行する基準値算出処理に関するフローチャートである。図１４は、実施の形態２に係る計測装置が実行する差分算出処理に関するフローチャートである。計測装置１の制御装置１１は、記憶装置１２に格納された計測プログラム１２１を実行することで、図１３および図１４に示すフローチャートの処理を定期的に実行する。なお、図中において、「Ｓ」は「ＳＴＥＰ」の略称として用いられる。
図１３および図１４を参照しながら、実施の形態２に係る計測装置１が実行する処理について説明する。図１３は、実施の形態２に係る計測装置１が実行する基準値算出処理に関するフローチャートである。図１４は、実施の形態２に係る計測装置が実行する差分算出処理に関するフローチャートである。計測装置１の制御装置１１は、記憶装置１２に格納された計測プログラム１２１を実行することで、図１３および図１４に示すフローチャートの処理を定期的に実行する。なお、図中において、「Ｓ」は「ＳＴＥＰ」の略称として用いられる。
【0116】
図１３に示すように、制御装置１１は、所定時間分（たとえば、１日分）の第２時系列データを取得したか否かを判定する（Ｓ１１）。制御装置１１は、所定時間分の第２時系列データを取得していない場合（Ｓ１１でＮＯ）、本処理を終了する。
【0117】
一方、制御装置１１は、所定時間分の第２時系列データを取得した場合（Ｓ１１でＹＥＳ）、第２時系列データのうち、ＣＯ２濃度の変化量が閾値（たとえば、２００ｐｐｍ）を超える期間のＣＯ２濃度を抽出する（Ｓ１２）。制御装置１１は、ＣＯ２濃度を抜き出す必要がないような時系列データを取り扱う場合、Ｓ１２の処理をスキップしてＳ１３の処理に移行してもよい。制御装置１１は、第１時系列データから図９（Ｃ）に示すようなヒストグラム（第１特徴データ）を生成する（Ｓ１３）。また、制御装置１１は、抽出したＣＯ２濃度の第２時系列データから図１１（Ｃ）に示すようなヒストグラム（第２特徴データ）を生成する（Ｓ１４）。
【0118】
次に、制御装置１１は、第１特徴データと第２特徴データとの間の差分を算出するための差分算出処理を実行する（Ｓ１５）。
【0119】
図１４に示すように、差分算出処理において、制御装置１１は、第１特徴データから第１算出値を算出する（Ｓ１１１）。たとえば、制御装置１１は、図１２（Ａ）に示すように、第１環境におけるヒストグラム（第１特徴データ）に基づき、第１算出値として特徴値（この例ではＧ／Ｑ）の統計量を算出する。統計量としては、平均値、分散値、最小値、中央値、第一四分位、第三四分位、歪度、および尖度などが挙げられる。
【0120】
制御装置１１は、第２特徴データから第２算出値を算出する（Ｓ１１２）。たとえば、制御装置１１は、図１２（Ｂ）に示すように、第２環境におけるヒストグラム（第２特徴データ）に基づき、第２算出値として特徴値（この例ではＧ／Ｑ）の統計量を算出する。統計量としては、平均値、分散値、最小値、中央値、第一四分位、第三四分位、歪度、および尖度などが挙げられる。
【0121】
そして、制御装置１１は、第２特徴データから算出される第２算出値から第１特徴データから算出される第１算出値を減算することによって、差分を算出する（Ｓ１１３）。
【0122】
図１３に戻り、制御装置１１は、差分に基づき、第２環境におけるＣＯ２濃度の第２基準値を算出する（Ｓ１６）。たとえば、制御装置１１は、予め定められた第１環境におけるＣＯ２濃度の第１基準値に差分を加算することによって、第２環境におけるＣＯ２濃度の第２基準値を算出する。その後、制御装置１１は、本処理を終了する。
【0123】
以上のように、実施の形態２に係る計測装置１は、人以外のＣＯ２排出源が存在しない第１環境におけるＣＯ２濃度の第１時系列データに基づき生成された第１特徴データと、人以外のＣＯ２排出源が存在する第２環境におけるＣＯ２濃度の第２時系列データに基づき生成された第２特徴データとの間の差分を算出し、算出した差分に基づき、第２環境におけるＣＯ２濃度を判定するための基準値（この例では第２基準値）を算出する。これにより、判定装置４は、計測装置１によって算出された基準値を用いて、人以外のＣＯ２排出源から排出されるＣＯ２を考慮して第２環境におけるＣＯ２濃度を判定することができるため、人以外のＣＯ２排出源が存在する第２環境であっても、ＣＯ２濃度を精度よく判定することができる。
【0124】
計測装置１は、第２特徴データから算出される第２算出値から第１特徴データから算出される第１算出値を減算することによって、第１特徴データと第２特徴データとの間の差分を算出するため、差分を算出するために新たな特徴データを生成するといった複雑な処理を行うことなく、比較的簡単に差分を算出することができる。
【0125】
図１３のフローのＳ１３において、制御装置１１は、第１特徴データを読み出してもよい。すなわち、計測装置１は、第１時系列データから第１特徴データを予め算出して記憶装置１２に記憶しておき、記憶していた第１特徴データを読み出すことで、処理時間を短くすることができる。同様に図１４のＳ１１１においても、計測装置１は、第１算出値を読み出してもよい。すなわち、計測装置１は、第１特徴データから第１算出値を予め算出して記憶装置１２に記憶しておくことで、判定時には記憶装置１２から第１算出値を読み出すだけで対応可能である。
【0126】
【0127】
［差分の算出］
図１５～図１７は、実施の形態３に係る計測装置１による第１特徴データと第２特徴データとの差分の算出の一例を示す図である。図１５（Ａ）には、第１環境における第１特徴データのヒストグラムが示されている。すなわち、図１５（Ａ）のヒストグラムは、図９（Ｃ）に示す第１特徴データのヒストグラムに対応する。図１５（Ｂ）には、第２環境における第２特徴データのヒストグラムが示されている。すなわち、図１５（Ｂ）のヒストグラムは、図１１（Ｃ）に示す第２特徴データのヒストグラムに対応する。
図１５～図１７は、実施の形態３に係る計測装置１による第１特徴データと第２特徴データとの差分の算出の一例を示す図である。図１５（Ａ）には、第１環境における第１特徴データのヒストグラムが示されている。すなわち、図１５（Ａ）のヒストグラムは、図９（Ｃ）に示す第１特徴データのヒストグラムに対応する。図１５（Ｂ）には、第２環境における第２特徴データのヒストグラムが示されている。すなわち、図１５（Ｂ）のヒストグラムは、図１１（Ｃ）に示す第２特徴データのヒストグラムに対応する。
【0128】
図１５に示すように、実施の形態３に係る計測装置１は、第２特徴データを生成した後、事前に記憶装置１２に記憶された第１特徴データと、生成した第２特徴データとの間の差分を算出する。具体的には、計測装置１は、第２特徴データから第１特徴データを減算することによって新たな特徴データ（以下、「第３特徴データ」とも称する。）を生成する。
【0129】
たとえば、計測装置１は、図１５（Ｂ）に示す第２特徴データのヒストグラムの各階級の度数から、図１５（Ａ）に示す第１特徴データのヒストグラムの各階級の度数を減算することによって、図１５（Ｃ）に示すような第３特徴データのヒストグラムを生成する。このため、第１環境のヒストグラムと第２環境のヒストグラムは同じ階級の幅で作成されることが望ましい。
【0130】
ここで、計測装置１は、第１特徴データに含まれるデータ数が、第２特徴データに含まれるデータ数よりも少ない場合、第３特徴データを適切に生成することができないため、以下のいずれかの条件を満たした場合に、第３特徴データを生成する。
【0131】
たとえば、計測装置１は、第１時系列データにおけるＣＯ２濃度の取得時間が第２時系列データにおけるＣＯ２濃度の取得時間以上である場合に、第３特徴データを生成する。あるいは、計測装置１は、第１特徴データにおけるデータ量（特徴値Ｇ／Ｑの個数）が第２特徴データにおけるデータ量（特徴値Ｇ／Ｑの個数）以上である場合に、第３特徴データを生成する。
【0132】
さらに、計測装置１は、第１特徴データにおけるデータ数が第２特徴データにおけるデータ数よりも少ない場合に、第１特徴データにおけるデータ数に所定数を乗算することによって第１特徴データにおけるデータ数を第２特徴データにおけるデータ数以上とした上で、第３特徴データを生成してもよい。乗算される所定数は、たとえば、第２特徴データにおけるデータ数（たとえば、Ｄ２）から第１特徴データにおけるデータ数（たとえば、Ｄ１）を割った数（たとえば、Ｄ１／Ｄ２）を用いればよい。
【0133】
計測装置１は、第３特徴データを生成した後、第３特徴データのヒストグラムに基づき、差分として、特徴値（この例ではＧ／Ｑ）の平均値（たとえば、３９４．６３）を算出する。なお、計測装置１は、第３特徴データのヒストグラムに基づき、差分として、特徴値の統計量を算出してもよい。統計量としては、平均値の他に、分散値、最小値、中央値、第一四分位、第三四分位、歪度、および尖度などが挙げられる。計測装置１は、上述した統計量のうちの少なくとも１つを算出してもよい。たとえば、計測装置１は、第３特徴データのヒストグラムに基づき、差分として、特徴値の分散値を算出してもよい。さらに、計測装置１は、第３特徴データのヒストグラムに基づき、差分として、特徴値の平均値および分散値の両方を算出してもよい。ここで、計測装置１は、差分を算出するにあたって、第３特徴データのヒストグラムに含まれる複数の特徴値について、最低値が０となるように複数の特徴値を変更する。
【0134】
たとえば、計測装置１は、図１６（Ａ）に示すように、第３特徴データに含まれる複数の特徴値の全てを変更対象として、図１６（Ｂ）に示すように、変更対象の特徴値における最低値が０となるように、変更対象の特徴値を０から順に配置する。
【0135】
あるいは、計測装置１は、図１７（Ａ）および図１７（Ｂ）に示すように、第３特徴データに含まれる複数の特徴値のうち、第１特徴データに含まれる特徴値における最大値に対応する特徴値を含む部分を変更対象として、図１７（Ｃ）に示すように、変更対象の特徴値における最低値が０となるように、変更対象の特徴値を０から順に配置する。
【0136】
これにより、計測装置１は、第２環境における人以外のＣＯ２排出源から排出されるＣＯ２によって生じる特徴値を算出することができ、このような特徴値に基づき差分を算出することができる。
【0137】
なお、計測装置１は、図１５（Ａ）に示すように、図９（Ｃ）に示す第１特徴データのヒストグラムを用いて第３特徴データを生成していたが、図９（Ｂ）に示す第１特徴データのヒストグラムを用いて第３特徴データを生成してもよい。計測装置１は、図１５（Ｂ）に示すように、図１１（Ｃ）に示す第２特徴データのヒストグラムを用いて第３特徴データを生成していたが、図１１（Ｂ）に示す第２特徴データのヒストグラムを用いて第３特徴データを生成してもよい。
【0138】
［計測装置による処理］
図１８は、実施の形態３に係る計測装置１が実行する差分算出処理（図１３のＳ１５）に関するフローチャートである。実施の形態３に係る計測装置１の制御装置１１は、記憶装置１２に格納された計測プログラム１２１を実行することで、図１８に示すフローチャートの処理を定期的に実行する。
図１８は、実施の形態３に係る計測装置１が実行する差分算出処理（図１３のＳ１５）に関するフローチャートである。実施の形態３に係る計測装置１の制御装置１１は、記憶装置１２に格納された計測プログラム１２１を実行することで、図１８に示すフローチャートの処理を定期的に実行する。
【0139】
図１３に示すように、制御装置１１は、Ｓ１１～Ｓ１４の処理によって、図９（Ｃ）に示すようなヒストグラム（第１特徴データ）および図１１（Ｃ）に示すようなヒストグラム（第２特徴データ）を生成した後、図１８に示す差分算出処理を実行する。
【0140】
【0141】
制御装置１１は、図１６（Ｂ）および図１７（Ｃ）に示すように、第３特徴データのヒストグラムにおける最低値が０となるように複数の特徴値を変更することによって、第３特徴データのヒストグラムを再配置する（Ｓ１２２）。制御装置１１は、再配置後の３特徴データのヒストグラムに基づき、特徴値の平均値を算出することによって、差分を算出する（Ｓ１２３）。
【0142】
その後、図１３に示すように、制御装置１１は、Ｓ１６の処理によって、差分に基づき第２基準値を算出する。
【0143】
以上のように、実施の形態３に係る計測装置１は、第２特徴データから第１特徴データを減算することによって第３特徴データを生成し、第３特徴データに基づき差分を算出する。これにより、差分を算出するために新たな第３特徴データを用いることで、精度よく差分を算出することができる。
【0144】
＜実施の形態４＞
図１９および図２０を参照しながら、実施の形態４に係る計測装置１について説明する。以下では、実施の形態４に係る計測装置１について、実施の形態２に係る計測装置１と異なる部分のみを説明する。
図１９および図２０を参照しながら、実施の形態４に係る計測装置１について説明する。以下では、実施の形態４に係る計測装置１について、実施の形態２に係る計測装置１と異なる部分のみを説明する。
【0145】
［差分の算出］
図１９は、実施の形態４に係る計測装置１による第１特徴データと第２特徴データとの差分の算出の一例を示す図である。図１９（Ａ）には、第２環境における第２特徴データのヒストグラムが示されている。すなわち、図１９（Ａ）のヒストグラムは、図１１（Ｃ）に示す第２特徴データのヒストグラムに対応する。
図１９は、実施の形態４に係る計測装置１による第１特徴データと第２特徴データとの差分の算出の一例を示す図である。図１９（Ａ）には、第２環境における第２特徴データのヒストグラムが示されている。すなわち、図１９（Ａ）のヒストグラムは、図１１（Ｃ）に示す第２特徴データのヒストグラムに対応する。
【0146】
図１９に示すように、実施の形態４に係る計測装置１は、第２特徴データを生成した後、事前に記憶装置１２に記憶された第１特徴データと、生成した第２特徴データとの間の差分を算出する。具体的には、計測装置１は、第２特徴データから、第１特徴データの第１算出値に相当する特徴値を有するデータを減算することによって新たな特徴データ（以下、「第４特徴データ」とも称する。）を生成する。
【0147】
たとえば、計測装置１は、図１９（Ａ）に示す第２特徴データのヒストグラムを、図１９（Ｂ）に示すヒストグラムと、図１９（Ｃ）に示すヒストグラムとに分ける。図１９（Ｂ）のヒストグラムに含まれる特徴値（この例ではＧ／Ｑ）の平均値は、図１２（Ａ）に示した第１環境におけるヒストグラムに含まれる特徴値（この例ではＧ／Ｑ）の平均値に相当する。すなわち、図１９（Ｂ）のヒストグラムに含まれる特徴値の平均値は、第１特徴データの第１算出値と同一または略同一である。
【0148】
計測装置１は、図１９（Ａ）に示す第２特徴データから、第１特徴データの平均値に相当する特徴値を有するデータを減算することによって、図１９（Ｃ）に示すように、残った特徴値を含むヒストグラムを第４特徴データとして生成する。
【0149】
なお、計測装置１は、第１算出値として第１環境におけるヒストグラムに含まれる特徴値の平均値以外の統計量を算出してもよい。平均値以外の統計量としては、分散値、最小値、中央値、第一四分位、第三四分位、歪度、および尖度などが挙げられる。そして、計測装置１は、第２特徴データから、第１特徴データの分散値に相当する特徴値を有するデータを減算することによって第４特徴データを生成してもよい。
【0150】
計測装置１は、第４特徴データを生成した後、第４特徴データのヒストグラムに基づき、特徴値（この例ではＧ／Ｑ）の平均値（たとえば、４６４．７）を算出する。なお、計測装置１は、第４特徴データのヒストグラムに基づき、差分として、特徴値の統計量を算出してもよい。統計量としては、平均値、分散値、最小値、中央値、第一四分位、第三四分位、歪度、および尖度などがあげられる。計測装置１は、上述した統計量のうちの少なくとも１つを算出してもよい。たとえば、計測装置１は、第４特徴データのヒストグラムに基づき、差分として、特徴値の分散値を算出してもよい。さらに、計測装置１は、第４特徴データのヒストグラムに基づき、差分として、特徴値の平均値および分散値の両方を算出してもよい。ここで、計測装置１は、差分を算出するにあたって、第４特徴データのヒストグラムに含まれる複数の特徴値について、最低値が０となるように複数の特徴値を変更する。
【0151】
たとえば、計測装置１は、第４特徴データに含まれる複数の特徴値の全てを変更対象として、変更対象の特徴値における最低値が０となるように、変更対象の特徴値を０から順に配置する。
【0152】
これにより、計測装置１は、第２環境における人以外のＣＯ２排出源から排出されるＣＯ２によって生じる特徴値を算出することができ、このような特徴値に基づき差分を算出することができる。
【0153】
なお、計測装置１は、図１９（Ａ）に示すように、図１１（Ｃ）に示す第２特徴データのヒストグラムを用いて第４特徴データを生成していたが、図１１（Ｂ）に示す第２特徴データのヒストグラムを用いて第４特徴データを生成してもよい。
【0154】
［計測装置による処理］
図２０は、実施の形態４に係る計測装置１が実行する処理に関するフローチャートである。実施の形態４に係る計測装置１の制御装置１１は、記憶装置１２に格納された計測プログラム１２１を実行することで、図２０に示すフローチャートの処理を定期的に実行する。
図２０は、実施の形態４に係る計測装置１が実行する処理に関するフローチャートである。実施の形態４に係る計測装置１の制御装置１１は、記憶装置１２に格納された計測プログラム１２１を実行することで、図２０に示すフローチャートの処理を定期的に実行する。
【0155】
図１３に示すように、制御装置１１は、Ｓ１１～Ｓ１４の処理によって、図９（Ｃ）に示すようなヒストグラム（第１特徴データ）および図１１（Ｃ）に示すようなヒストグラム（第２特徴データ）を生成した後、図２０に示す差分算出処理を実行する。
【0156】
図２０に示すように、制御装置１１は、第１特徴データから第１算出値を算出する（Ｓ１３１）。たとえば、制御装置１１は、第１環境におけるヒストグラム（第１特徴データ）に基づき、第１算出値として特徴値（この例ではＧ／Ｑ）の平均値を算出する。
【0157】
制御装置１１は、第２特徴データから、第１特徴データの第１算出値に相当する特徴値を有するデータを減算することによって、図１９（Ｃ）に示すような第４特徴データのヒストグラムを生成する（Ｓ１３２）。
【0158】
制御装置１１は、第４特徴データのヒストグラムにおける最低値が０となるように複数の特徴値を変更することによって、第４特徴データのヒストグラムを再配置する（Ｓ１３３）。制御装置１１は、再配置後の４特徴データのヒストグラムに基づき、特徴値の平均値を算出することによって、差分を算出する（Ｓ１３４）。
【0159】
その後、図１３に示すように、制御装置１１は、Ｓ１６の処理によって、差分に基づき第２基準値を算出する。制御装置１１は、第１特徴データから第１算出値を予め算出して記憶装置１２に記憶しておき、記憶していた第１算出値を読み出してもよい。すなわち、制御装置１１は、Ｓ１３１において、第１算出値を読み出してもよい。
【0160】
以上のように、実施の形態４に係る計測装置１は、第２特徴データから、第１特徴データの第１算出値に相当する特徴値を有するデータを減算することによって第４特徴データを生成し、第４特徴データに基づき差分を算出する。これにより、差分を算出するために新たな第４特徴データを用いることで、精度よく差分を算出することができる。さらに、計測装置１は、第２特徴データから第１特徴データをそのまま減算するのではなく、第２特徴データから、第１特徴データの第１算出値に相当する特徴値を有するデータを減算することによって第４特徴データを生成するため、より精度よく差分を算出することができる。
【0161】
＜実施の形態５＞
図２１を参照しながら、実施の形態５に係る判定システム１００について説明する。以下では、実施の形態５に係る判定システム１００について、実施の形態１に係る判定システム１００と異なる部分のみを説明する。
図２１を参照しながら、実施の形態５に係る判定システム１００について説明する。以下では、実施の形態５に係る判定システム１００について、実施の形態１に係る判定システム１００と異なる部分のみを説明する。
【0162】
図２１に示すように、判定システム１００は、計測装置１およびセンサモジュール２に加えて、報知装置３をさらに備える。また、センサモジュール２は、オゾナイザ２６をさらに備える。
【0163】
判定装置４は、センサモジュール２から取得したＣＯ２濃度の第２時系列データを解析することによって、未来におけるＣＯ２濃度の変化を予測する。さらに、判定装置４は、ＣＯ２濃度の予測値を計測装置１から取得した第２基準値と比較し、ＣＯ２濃度の予測値が第２基準値を超えている場合、あるいは、ＣＯ２濃度の予測値が第２基準値を超えそうな場合に、ウィルスによる感染の拡大を防止するために、オゾナイザ２６を駆動させたり、報知装置３に含まれるディスプレイ３１またはスピーカ３２を用いてユーザに換気を促したりする。
【0164】
判定装置４のデータ出力装置４４は、制御装置４１の指令に従って、オゾナイザ２６を制御するための制御信号をセンサモジュール２に出力したり、報知装置３を制御するための制御信号を報知装置３に出力したりする。
【0165】
センサモジュール２のオゾナイザ２６は、オゾンを生成するとともに、生成したオゾンをセンサモジュール２が設置された第２環境に排出する。制御装置２１は、判定装置４からの制御信号に従ってオゾナイザ２６を制御することによって、オゾナイザ２６からオゾンを発生させる。
【0166】
報知装置３は、ディスプレイ３１と、スピーカ３２とを備える。ディスプレイ３１は、判定装置４からの制御信号に従って、制御装置４１によって算出されたＣＯ２濃度の判定結果に基づく画像など、各種の画像を表示する。たとえば、ディスプレイ３１は、判定装置４からの制御信号に従って、ユーザに換気を促すための画像を表示する。スピーカ３２は、判定装置４からの制御信号に従って、制御装置４１によって算出されたＣＯ２濃度の判定結果に基づく音など、各種の音を出力する。たとえば、スピーカ３２は、判定装置４からの制御信号に従って、ユーザに換気を促すための音を出力する。
【0167】
なお、報知装置３は、判定装置４と別の構成であることに限らない。判定装置４は、ディスプレイ３１およびスピーカ３２のうちの少なくとも１つを備えていてもよい。さらに、報知装置３は、計測装置１または判定装置４のユーザが所有する携帯端末またはＰＣ（Personal Computer）であってもよい。たとえば、判定装置４は、近距離無線通信などによってユーザが所有する携帯端末またはＰＣに制御信号を出力し、携帯端末またはＰＣ（報知装置３）は、判定装置４からの制御信号に基づき、ディスプレイ３１に画像を表示したり、スピーカ３２から音を出力したりしてもよい。
【0168】
このように構成された判定システム１００において、判定装置４は、センサモジュール２によって取得されたＣＯ２濃度の時系列データを解析することによって、未来におけるＣＯ２濃度の変化を予測する。そして、判定装置４は、ＣＯ２濃度の予測値を計測装置１から取得した第２基準値と比較し、ＣＯ２濃度の予測値が第２基準値を超えている場合、あるいは、ＣＯ２濃度の予測値が第２基準値を超えそうな場合に、センサモジュール２に制御信号を出力することによってオゾナイザ２６を駆動させたり、報知装置３に制御信号を出力することによってディスプレイ３１またはスピーカ３２を制御したりする。
【0169】
＜実施の形態６＞
図２２を参照しながら、実施の形態６に係る計測装置１について説明する。以下では、実施の形態６に係る計測装置１について、実施の形態１～４に係る計測装置１と異なる部分のみを説明する。
図２２を参照しながら、実施の形態６に係る計測装置１について説明する。以下では、実施の形態６に係る計測装置１について、実施の形態１～４に係る計測装置１と異なる部分のみを説明する。
【0170】
実施の形態１～４に係る計測装置１は、第２環境におけるＣＯ２濃度を判定するための第２基準値を算出するように構成されていたが、実施の形態６に係る計測装置１は、さらに、算出した第２基準値を用いて、第２環境におけるＣＯ２濃度を判定してもよい。すなわち、計測装置１は、判定装置４の機能を備えていてもよく、判定装置４と一体化された装置であってもよい。具体的には、実施の形態６に係る計測装置１は、データ取得装置１３によってセンサモジュール２から取得された第２環境におけるＣＯ２濃度の到達値を、予測モデルを用いて予測し、予測した到達値と第２基準値とに基づき、第２環境におけるＣＯ２濃度を判定してもよい。
【0171】
たとえば、図２２は、実施の形態６に係る計測装置１が実行する判定処理に関するフローチャートである。計測装置１の制御装置１１は、記憶装置１２に格納された計測プログラム１２１を実行することで、図２２に示すフローチャートの処理を定期的に実行する。なお、図中において、「Ｓ」は「ＳＴＥＰ」の略称として用いられる。
【0172】
図２２に示すように、制御装置１１は、所定時間分の第２時系列データを取得したか否かを判定する（Ｓ５１）。なお、制御装置１１は、Ｓ５１において、予測モデルによって未来におけるＣＯ２濃度の変化を予測可能なデータ量の第２時系列データを取得したか否かを判定してもよい。制御装置１１は、所定時間分の第２時系列データを取得していない場合（Ｓ５１でＮＯ）、本処理を終了する。
【0173】
一方、制御装置１１は、所定時間分の第２時系列データを取得した場合（Ｓ５１でＹＥＳ）、予測モデルを用いて第２時系列データの変化を予測することによって、第２環境におけるＣＯ２濃度の予測値（到達値）を算出する（Ｓ５２）。制御装置１１は、予測値を第２基準値と比較することで、第２環境におけるＣＯ２濃度を判定し（Ｓ５３）、判定結果を出力する（Ｓ５４）。たとえば、制御装置１１は、予測値が第２基準値を超えている場合、あるいは、予測値が第２基準値を超えそうな場合に、オゾナイザ２６を制御するための制御信号をセンサモジュール２に出力したり、報知装置３を制御するための制御信号を報知装置３に出力したりする。その後、制御装置１１は、本処理を終了する。
【0174】
以上のように、実施の形態６に係る計測装置１は、人以外のＣＯ２排出源が存在しない第１環境におけるＣＯ２濃度の第１時系列データと、人以外のＣＯ２排出源が存在する第２環境におけるＣＯ２濃度の第２時系列データとの間の差分を算出し、算出した差分と、第２時系列データとに基づき、第２環境におけるＣＯ２濃度を判定する。これにより、計測装置１は、人以外のＣＯ２排出源から排出されるＣＯ２を考慮して第２環境におけるＣＯ２濃度を判定することができるため、人以外のＣＯ２排出源が存在する第２環境であっても、ＣＯ２濃度を精度よく判定することができる。
【0175】
＜変形例＞
図２２のＳ５２の処理において、制御装置１１は、データ取得装置１３によってセンサモジュール２から取得された第２環境におけるＣＯ２濃度から差分を減算することによって、減算値を算出し、減算値と第１環境におけるＣＯ２濃度の第１基準値とに基づき、第２環境におけるＣＯ２濃度を判定してもよい。
図２２のＳ５２の処理において、制御装置１１は、データ取得装置１３によってセンサモジュール２から取得された第２環境におけるＣＯ２濃度から差分を減算することによって、減算値を算出し、減算値と第１環境におけるＣＯ２濃度の第１基準値とに基づき、第２環境におけるＣＯ２濃度を判定してもよい。
【0176】
さらに、制御装置１１は、データ取得装置１３によってセンサモジュール２から取得された第２環境におけるＣＯ２濃度の到達値を、予測モデルを用いて予測し、予測した到達値から差分を減算することによって、上述した減算値を算出してもよい。
【0177】
上述した実施の形態においては、計測装置１がセンサモジュール２と別体であったが、計測装置１がセンサモジュール２に含まれる各構成を備えていてもよい。すなわち、変形例に係る計測装置１は、センサ２５と、オゾナイザ２６とを備え、制御装置１１がセンサ２５およびオゾナイザ２６を制御してもよい。また、計測装置１は、通信部（データ取得装置１３）、制御部（制御装置１１）、および記憶部（記憶装置１２）を一体的に備える１つの装置でなく、たとえば、データ取得装置１３に対応する機能を有する通信部に特化した装置と、制御装置１１に対応する機能を有する制御部を備えた装置と、記憶装置１２に対応する機能を有する記憶部を備えた装置とに分かれているなど、複数の装置から構成されていてもよい。
【0178】
さらに、計測装置１は、報知装置３に含まれる各構成を備えていてもよい。すなわち、変形例に係る計測装置１は、ディスプレイ３１と、スピーカ３２とを備え、制御装置１１がディスプレイ３１およびスピーカ３２を制御してもよい。
【0179】
以上、複数の実施の形態および変形例について説明したが、これらの複数の実施の形態および変形例の各々における特徴は、矛盾が生じない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【0180】
今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【0181】
１ 計測装置、２ センサモジュール、３ 報知装置、４ 判定装置、１１，２１，４１ 制御装置、１２，４２ 記憶装置、１３，４３ データ取得装置、２３ 通信装置、２５ センサ、２６ オゾナイザ、３１ ディスプレイ、３２ スピーカ、４４ データ出力装置、５０ ネットワーク、１００ 判定システム、１２１ 計測プログラム、１２２ 演算用データ、１２３ 時系列データ、３１１，３１３，３１４ アイコン、４２１ 判定プログラム、４２２ 基準値データ。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】