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作者:王坤池(2005-05-20);推薦:徐業良(2005-05-20)

行為模式分析軟體之系統規劃

本研究開發之「可攜式遠距居家行為模式監測系統」藉由長期活動監測資料,做行為模式判讀,藉以發現行為模式的改變,並能在緊急狀況時適時發送警示訊息。本文說明本系統中行為模式分析軟體之系統規劃。

1.     感測器種類與監測資料儲存規劃

本系統在行為模式監測上均採用非侵入性(non-invasive)以及非察覺式(non-conscious)監測方式,完全不改變使用者之居住環境與生活作息,自然地量測到使用者家中的活動訊號。目前規劃之行為監測項目與感測器種類如表1所示。

1. 行為監測項目與感測器種類

行為監測項目

感測器種類

裝置位置

室內燈光

光敏電阻

房間、浴室等

電器使用

霍爾電流感測器

電器插座

門窗開閉

磁簧開關

門或窗

室內活動

紅外線感測器

室內待測地點

臥床時間

壓力感測器

床柱下

沙發、座椅使用

震動感應器

沙發、座椅下方

如廁狀況

震動感應器

馬桶水箱內

衣櫃、冰箱、電話使用

極限開關

衣櫃、冰箱、電話

1中所有感測器均為數位感測器,僅感測ON-OFF狀態,搭配本研究開發之無線數位感測訊號傳輸模組,固定時間間隔更新感測器訊號,或在感測項目狀態改變時傳輸訊號至分散式資料伺服器(Distributed Data Server, DDS)上之接收端。依此模式,DDS將不定期接收到各感測器的狀態訊號,若直接紀錄每次的更新訊號,DDS中所記錄的資料量較不易掌控,後續的活動力分析也較為困難。因此本系統中DDS5秒定時查詢各感測器狀態,當感測器狀態為ON時,記錄值為1,當感測器狀態為OFF時,紀錄值為0,並在系統時鐘為0分、10分、20分、30分、40分、及50分時,每10分鐘累計單位時間內紀錄值為1”之總次數,儲存至MMC中,此累計次數最大值為120

MMC10分鐘儲存的資訊包含年、月、日、時、分,以及8個不同ID感測器10分鐘內的累計次數,共138位元變數,每次紀錄區塊大小為MMC最小讀取限制512bytes,每天共144筆。同時DDS在當天結束時,計算各感測器的行為模式相關指標,並儲存至MMC中。估計MMC每天將使用72.5k的記憶容量,以128Mb的記憶體來說,約可儲存5年資料。

2.     行為模式分析

行為模式分析的目的是藉由長期的監測資料,推論出受測者的日常行為模式「均值曲線」。例如在前述的MMC儲存規劃中,某單一感測器在一天內共有144筆數據,若以橫軸表示時間,縱軸表示記錄值為1”之總次數,可描繪出如圖1所示的行為模式曲線圖,用以表示監測行為的活動頻率以及活動時間的分布。逐日累積、平均,即可計算出一條均值曲線。每日的行為監測資料便可與均值曲線做比較,計算出一個「行為模式相關性指標」。如相關性指標高,表示單日行為監測資料與均值曲線接近,並無異常狀況,本日資料並可加入、更新均值曲線;如相關性指標低,表示單日行為監測資料與均值曲線有很大差異,行為模式有異常。

1. 行為模式曲線圖

「行為模式均值曲線」代表此監測項目上受測者的日常行為模式,曲線產生、相關係數計算、與曲線調適方式敘述如下:

(1)   產生初期均值曲線

行為模式監測初期並無理想之均值曲線,可以監測初期前5天的行為模式曲線資料平均,得到初期均值曲線。如前所述,行為模式均值曲線是由144個時間點(tj, j=1,…, 144)記錄之累計次數所構成,因此對一特定感測器(感測器A),由監測初期前5天的資料平均所得之初期5天均值曲線定義如式(1)

                                                                    (1)

其中為感測器A在第i天之行為模式曲線。

(2)   相關係數計算

每日的行為監測資料所得之行為模式曲線,便可與k天均值曲線做比較,分析兩者之相似程度。本研究計算兩曲線之間的「相關係數(correlation coefficient)」,判斷當日行為模式曲線與均值曲線的變異程度。

相關係數常被用來作為時間序列(time series)的曲線模型辨認(pattern recognition),例如股價分析等。相關係數介於-1~1之間,1表示兩條曲線相似度(Similarity)完全相符,0表示兩條曲線相似度沒有任何一處相符,-1表示兩條曲線完全相反。假設有兩個時間序列XYX表示(t1, x1), (t2, x2), (t3, x3), ……., (tn, xn)Y表示(t1, y1), (t2, y2), (t3, y3), ……., (tn, yn),相關係數定義如式(2)

                                                                                           (2)

其中“Cov”在統計學上表示共變數,代表兩組資料集之各個對應資料點減去各資料集的平均後再互乘並求取總平均,如式(3)

                                                             (3)

其中mxmy分別表示XY資料集平均,如式(4)(5)sxsy分別表示XY資料集標準差,如式(6)(7)

                                                                                                  (4)

                                                                                                  (5)

                                                                                   (6)

                                                                                   (7)

藉由使用EXCEL軟體內建統計函數CORREL(array1, array2)可以計算相關係數值,其中array1array2表示兩組時間序列。

(3)   行為模式相關性指標

藉由前述相關係數計算,本研究定義之行為模式相似指標如表2

行為模式相關性指標

指標意義

相關係數

☆☆☆☆☆

完全符合均值曲線

0.70 ~ 1.00

☆☆☆☆

大致符合均值曲線

0.50 ~ 0.70

☆☆☆

不太符合均值曲線

0.30 ~ 0.50

☆☆

完全不符合均值曲線

0.00 ~ 0.30

與均值曲線相反

-1.00 ~ -0.00

(4)   均值曲線調適

當第i天的行為監測資料所得之行為模式曲線k天均值曲線相關係數高時(例如當),表示單日行為監測資料與均值曲線接近,並無異常狀況,本日資料並可加入、更新均值曲線,更新計算方法如式(8)

                                           (8)

2為行為模式分析流程圖。首先將內部參數初始化,i表示開機運作的天數,k則表示均值曲線所用的天數,初始值均設為0。進入主程式後,DDS5秒定時查詢各感測器狀態,當感測器狀態為ON時,記錄值為1,當感測器狀態為OFF時,紀錄值為0,並在系統時鐘為0分、10分、20分、30分、40分、及50分時,每10分鐘累計單位時間內紀錄值為1”之總次數。當系統時鐘為00:00,表示當天的活動力數據已收集完成,此時系統會檢查是否已有行為模式均值曲線。若系統尚未產生行為模式均值曲線,則返回頂端繼續監控並收集活動力數據,直到系統儲存5天完整的行為模式數據,系統便依據前述式(1)產生初期均值曲線,同時將初期均值曲線數據儲存於MMC中。若系統中已有均值曲線,每日的行為監測資料所得之行為模式曲線,便可與k天均值曲線做比較,計算兩曲線之間的相關係數,如式(2)。完成相關係數計算後,再依據表(2)推算行為模式相似指標。當相關係數時,表示單日行為監測資料與均值曲線接近,並無異常狀況,本日資料並可加入、更新均值曲線,計算方法如式(8)

2. 行為模式均值曲線產生及調適流程圖

3.     使用者介面規劃

遠端使用者操作介面是以Microsoft公司之Visual Basic程式語言撰寫,使用者介面規劃如圖3所示,主要是呈現各感測器即時狀態,同時可以點選歷史資料用以呈現行為模式相關性指標以及行為模式曲線圖等資訊。

3. VB操作介面

使用者介面主要分成4個主要區塊,輸入IP位址、使用者帳號及密碼登入後,即可在第一個區塊(REALTIME)顯示各感測器的即時狀態。使用者可對每一感測器加以命名,將適當名稱填入藍色框格中,方便使用者日後更容易辨識各感測器所表示的各種行為模式。

若要查看歷史資料的行為模式相關性指標及綜合相關性指標,先於右下角選定所需查看的日期,程式便會下載指定日期的數據,下載完成後,第二區塊(CORRELATION INDEX)將呈現行為模式相關性指標及綜合相關性指標,其中的綜合相關性指標是8項行為感測器的綜合評比,以藍色長條顯示,共分10個等級,越往右邊表示綜合相關性指標越好。如要進一步觀察該日期某一感測器的行為模式曲線,可在第三區塊(TENDENCY)中選擇欲查看的感測器,下方即會出現行為模式均值曲線圖以及行為模式曲線圖,點選「GENERAL」則可以觀察綜合綜合相關性指標趨勢圖。

當歷史資料足夠時,在右下方區塊選擇需查看的日期,再點選「WEEKLY TENDENCY」,第三區塊的圖表即會顯示該日期及前6日共一周的行為模式相關性指標圖,以及綜合相關性指標圖,如同查看行為模式曲線圖,也可在第三區塊中點選所需觀察的感測器。若需要觀察更長期的活動力指標趨勢圖,可點選「MONTHLY TENDENCY」即可查看過去一個月的活動力指標趨勢圖。