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Dicomo2015yoi

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スマートホームにおいて
目標温湿度環境への遷移を
最小コストで実現する家電制御システム
宵 憲治1,Khaled El-Fakih2,安本 慶一1
1奈良先端科学技術大学院大学
2Department of Computer Science a...

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• 研究背景
• 先行研究
• 提案システム
• 評価実験
15/07/10DICOMO2015 2

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本論文では,スマートホームにおいて様々な家電デバイスを制御するコンテキストアウェアシステムの実現を目的に,スマートホームにおいて目標温湿度環境への遷移を最小コストで実現する家電制御システムを提案する.提案システムは,著者らが以前から開発してきた任意の2つのコンテキスト間を最小コストで遷移させる家電操作系列をシミュレーションにより求めるツールPathSimを用いて,実空間における温湿度を目標の値に最小コストで遷移させることを目的としている.本システムを実現するため,任意の家電の操作系列を記述可能な家電制御言語を定義し,PathSimの出力を提案言語の形式に変換する機能と,提案言語で記述された家電制御シナリオを実行し,赤外線リモコン学習デバイスIRKitを用いて各対象家電を制御する機能を持つシステムを実装した.本システムの有用性を示す実証実験として,実際のスマートホーム環境でシステムを稼働させ,目標温湿度環境への遷移の際の消費電力,遷移時間を測定し,PathSimによるシミュレーション結果と比較した.その結果,消費電力,遷移時間ともに10%以下の誤差に収まることを確認した.

本論文では,スマートホームにおいて様々な家電デバイスを制御するコンテキストアウェアシステムの実現を目的に,スマートホームにおいて目標温湿度環境への遷移を最小コストで実現する家電制御システムを提案する.提案システムは,著者らが以前から開発してきた任意の2つのコンテキスト間を最小コストで遷移させる家電操作系列をシミュレーションにより求めるツールPathSimを用いて,実空間における温湿度を目標の値に最小コストで遷移させることを目的としている.本システムを実現するため,任意の家電の操作系列を記述可能な家電制御言語を定義し,PathSimの出力を提案言語の形式に変換する機能と,提案言語で記述された家電制御シナリオを実行し,赤外線リモコン学習デバイスIRKitを用いて各対象家電を制御する機能を持つシステムを実装した.本システムの有用性を示す実証実験として,実際のスマートホーム環境でシステムを稼働させ,目標温湿度環境への遷移の際の消費電力,遷移時間を測定し,PathSimによるシミュレーション結果と比較した.その結果,消費電力,遷移時間ともに10%以下の誤差に収まることを確認した.

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  1. 1. スマートホームにおいて 目標温湿度環境への遷移を 最小コストで実現する家電制御システム 宵 憲治1,Khaled El-Fakih2,安本 慶一1 1奈良先端科学技術大学院大学 2Department of Computer Science and Engineering American University of Sharjah 15/07/10DICOMO2015 1
  2. 2. Outline • 研究背景 • 先行研究 • 提案システム • 評価実験 15/07/10DICOMO2015 2
  3. 3. Outline • 研究背景 • 先行研究 • 提案システム • 評価実験 15/07/10DICOMO2015 3
  4. 4. 研究背景 • 室内の温湿度環境を変える家電 ・エアコン(暖房,冷房,除湿) ・ヒーター ・加湿器 ・除湿器 • 部屋の快適な温湿度への遷移を出来るだけ省エ ネに行うには複数の家電をどう制御するのか 15/07/10 4 エアコンのみ エアコン+ヒーター どっちが省エネか? DICOMO2015
  5. 5. • 複数の家電の最適な制御には家電を集中制御 するシステムが必要 • 家電集中制御 • ECHONET Lite規格 • iRemocon,HomeKit,IRKit 多種の手法が存在 • 家電制御を用いた省エネシステム • HEMS,BEMS 複数の家電を最適に制御する機能はない 集中制御 家電制御システム 15/07/10DICOMO2015 5
  6. 6. 研究目的 15/07/10DICOMO2015 6 課題1 部屋を目的の温湿度に変える ために複数の家電を最適に制御したい. 課題2 あらゆる家電制御形態に対応 目標温湿度環境への遷移を 最小の消費電力で実現する 家電制御システムの実現
  7. 7. 研究概要 • 目標温湿度環境への遷移を最小の消費電力で 実現する家電制御システムの実現 • 課題1:温湿度遷移のための最適デバイス制御 • スマートホーム内の任意のコンテキスト間を最小のコストで遷 移させるデバイス操作系列導出ツールPathSim[1] • 課題2:多種の家電制御形態に対応 • 様々な家電制御システムに対応するための中間言語として家 電制御言語を作成 • 赤外線リモコンデバイスIRKitを用いた家電集中制御シ ステム [1]Teruhiro Mizumoto, Khaled El-Fakih, Keiichi Yasumoto: “PathSim: A Tool for Finding Minimal Energy Device Operation Sequence for Reaching a Target Context in Smart-Home,” the 10th IEEE International Conference on Ubiquitous Intelligence and Computing (UIC-2013), pp.64-71, (December 2013) 15/07/10DICOMO2015 7
  8. 8. Outline • 研究背景 • 先行研究 • 提案システム • 評価実験 15/07/10DICOMO2015 8
  9. 9. デバイス操作系列導出ツールPathSim • 任意のコンテキスト間を最小のコストで遷移させ るデバイス操作系列導出ツールPathSim • スマートスペースにおいて最小コストでコンテキストを遷移するためのデ バイス操作を最短経路問題を解くことにより導出する • 夏,冬を想定したシミュレーションによる実験により,一般的な ハイブリットダイナミカルシステム(HDS)と比較して温湿度遷移の合計 消費電力量を最大で約45%削減できることを確認 15/07/10 9 S T エアコンのみ エアコン+ヒーター どっちが省エネか? DICOMO2015
  10. 10. コンテキスト遷移 • コンテキスト • デバイス • 環境情報(温度,湿度など) 温度レンジ:1度区切り 湿度レンジ:2.5%区切り Ex. • 温度 24-25度 • 湿度 50-52.5% 15/07/10 10 遷移 コンテキスト c コンテキスト c’ • イベント e • エアコン冷房 • コスト e.energy • 消費電力量 1500kWh 有向グラフ𝐺 = 𝑉, 𝐸 で表現 V: コンテキスト(ノード)の集合 E: 遷移(エッジ)の集合 状態を変数の組として保持したもの ⇒連続値を離散的な範囲(レンジ)に分割 コスト(ノード間距離)=消費電力 DICOMO2015 Tmp : 26-27 Hmd : 70-72.5 Tmp : 23-24 Hmd : 70-72.5
  11. 11. デバイス操作系列の導出 ⇒シミュレーションにより動的に隣接ノード・コストを探索 1. 探索ノードにおいて実行するイベントを生成 2. イベントを模擬実行し隣接ノード,遷移コストを導出 3. 隣接ノードの実コストと推定コストを算出 4. 最小コストを持つノードから再び探索 S C2 T e3 e2 e2.energy e3.energy C3 推定コスト c3 ⇒ ct エアコン 暖房 加湿器 ON 加湿器 ON 15/07/10 11 ・経路を求めるグラフが分からない ・各遷移とコンテキストの有無が分からない DICOMO2015
  12. 12. Outline • 研究背景 • 先行研究 • 提案システム • 評価実験 15/07/10DICOMO2015 12
  13. 13. ・コンテキスト遷移情報 ・デバイス情報 ・温湿度センサデータ デバイス操作系列 の導出 PathSim Path:= EDE;Path | ETE;Path|NEE;Path|stop EDE:= op(Device,Action) ETE:= check(PQ,Range,T,α) ・・・ 家電制御スクリプト エアコン ヒーター 加湿器 IRKit ホームサーバ スマートホーム 家電制御信号 デバイス操作列 変換プログラム システム概要 15/07/10DICOMO2015 13 家電集中制御システム
  14. 14. 家電制御言語 • PathSimが導出した家電操作列を,家電集中制御 システムで実行するための中間言語を定義 15/07/10DICOMO2015 14
  15. 15. イベントの定義 • 環境デバイスイベント • EDE::= “op(” Device “,” Action “)” • Deviceの家電をActionで起動する. 例:op(ac,on(mode(dh)) ) エアコンを除湿モードで起動 • 環境遷移イベント • ETE::= “check(” Type “,” Range “,”T”,” α “)” • T秒後にTypeの値がRangeの条件を満たしているかどうか観 測する.満たしていなければα秒後に再観測し,それを繰り返 す. • 例 check( Temp , x ≦ 22 , 150 ,30 ) 温度が22℃以下かどうかを観測 15/07/10DICOMO2015 15
  16. 16. DeviceとActionの定義 • 動作可能なデバイスと,動作モードのリスト • Device::= “ac“ | “hm” | “dh” | “ht” | … • Action::= ON | “off” | “tmp:=” Val |… • ON::= “on” | “on(“ Mode “)” • Mode::= “mode(cl)” | “mode(dh)” | … • システムが動作する環境に適応して追加,削 除が可能.拡張性に優れている. 15/07/10DICOMO2015 16
  17. 17. 家電集中制御システム 赤外線信号 を学習 家電制御信号 IRKit 各家電へ赤外線信号 を送信 学習した家電制御 信号をDBに登録各種 リモコン ホーム サーバ 15/07/10DICOMO2015 17 温湿度センサ 温湿度 アップロード
  18. 18. Outline • 研究背景 • 先行研究 • 提案システム • 評価実験 15/07/10DICOMO2015 18
  19. 19. 評価実験 • 実際のスマートハウス環境を用いて提案システ ムの評価実験を行った 15/07/10DICOMO2015 19 Target Area AC D: 6,410 cm W:5,140cm H:2,350cm AC
  20. 20. 実験環境 • 使用家電 • コンテキスト遷移情報 • PathSimがシミュレーションにより導出した消費電 力と実際に計測された消費電力の比較を行った 15/07/10DICOMO2015 20 消費電力 冷暖房能力,除湿量 エアコン×2 RAS-281EDR COLD:990W HOT:1225W DH:155W COLD:3.4kW HOT:4.7kW DH:1.5L/h 外気レンジ 目的レンジ 温度(℃) 25 – 26 20 - 21 湿度(%) 67.5 – 70.0 52.5 – 55.0
  21. 21. 実験結果 • 窓を開けて室内の温湿度を外気に合わせ,窓,カー テンを閉めた状態で目的の温湿度への遷移を行い, 合計消費電力と遷移時間の計測を行った • 概ねシミュレーションと近い値を計測 • 除湿時に想定より湿度が下がりにくいことがあったが, 湿度計測位置等の影響が考えられ今後要調査 15/07/10DICOMO2015 21 合計消費電力(kWh) 遷移時間 シミュレーション結果 2571 1812s 実証結果 2780 1992s 誤差 8.1% 9.9%
  22. 22. まとめ • まとめ • デバイス操作列導出ツールPathSimの結果を家電制御言 語に変換し,目的の温湿度環境への遷移を最小コストで行 う家電制御システムを実現した • PathSimのシミュレーション結果と変わらない結果が導出出来た (誤差8%程度) • 今後の課題 • デバイス数を増やし,様々なパターンの遷移を計測し,より 有効性を示す実験を行う. • 温湿度環境を最小コストで維持する手法の考案 • 空調の副次的効果(除湿時の温度低下等)の測定と適用 • 実環境でのハイブリットダイナミカルシステムとの評価 15/07/10DICOMO2015 22
  23. 23. 補足資料 15/07/10DICOMO2015 23
  24. 24. 家電制御システム • 家庭内でのコンテキストアウェアシステムの実現 には,各種センサーと家電の集中制御が必要不 可欠 • 導入コストが大きい(ex. Echonet lite, HEMS) • 規格対応家電の購入 • 配線工事 etc • 一般家庭への導入は難しい センサーの 設置 インフラ 工事 家電の購入 安価で,設置が容易な 家電集中制御システムが必要 15/07/10DICOMO2015 24
  25. 25. デバイス操作列例 15/07/10DICOMO2015 25
  26. 26. コンテキストアウェアシステム • コンテキストの変化に適応しながら動作するシステム 温度 湿度 電力 エアコン加湿器 24℃ 50% 100W 電源ON, 強 暖房,25℃ 多数の情報家電やセンサが埋め込まれ,制御,管理された スマートスペース(スマートホーム)のコンテキスト 空間の状態変数の組 単純なコンテキスト アウェアシステム の例 電気ON フタ開く 15/07/10 26 トイレに人が入ると・・ DICOMO2015
  27. 27. ハイブリットダイナミカルシステム • 目的の温湿度に遷移するのに有効な家電を全て 起動させる. • 例 • エアコン,ヒーター,加湿器 が存在する場合 • 目的の温湿度より温度が低い 暖房,ヒーターON • 目的の温湿度より湿度が低い • 加湿器ON 15/07/10DICOMO2015 27
  28. 28. ハイブリットダイナミカルシステム • 単純なハイブリッドダイナミカルシステムと比較 • 目標コンテキストに向けて有効な場合に動作 外気のみで遷移できる場合には使用しない エアコンは除湿より温度調整を優先 2015/7/24 28 のハイブリッドオートマトン例 導出した操作系列の消費電力量,遷移時間, 比較手法に対する削減率を評価
  29. 29. イベントの生成 • 任意のコンテキストで実行可能なイベントの集合を生 成 • 実行可能なイベントを全て生成しては計算時間が肥大化 目標のコンテキストに遷移させるために有効なイベントの みを生成 目標のコンテキストに 近づくことが可能な 2015/7/24 29 温度の上昇 ・エアコン(暖房) ・ヒータ 温度の低下 ・エアコン(冷房) 湿度の低下 ・エアコン(除湿) ・除湿機 湿度の上昇 ・加湿器 有効なイベントとは何か?
  30. 30. コンテキスト遷移シミュレーション イベントを模擬実行し遷移後の隣接ノードを導出 • デバイスの状態変更,環境(温度や湿度など)の変化 環境の変化 隣接ノードに変化するための物理量(熱量,水蒸気量など) 1秒間に変化する物理量(デバイス+外気) コスト算出 変化に要する時間×動作中の全デバイスの消費電力 2015/7/24 30 ⇒変化に要する時間,変化後のコンテキストを導出 システムの動作コストも考慮
  31. 31. 実コストと推定コストの算出 • 実コスト • cs から隣接ノードc’までのコストを合計 • 推定コスト(ユークリッド距離で算出不可) • c’からct まで有効なデバイスを動作する/しない場合の組合せに対して シミュレーションし消費電力量の最小値となる組合せを選択 c’ cs 加算 加算 推定 ct 実コスト 推定コスト 2015/7/24 31
  32. 32. 具体的な操作例 2015/7/24 32 [62.5%, 65%)[60%, 62.5%)[57.5%, 60%)[50%, 57.5%) [28℃,29℃) [27℃,28℃) ①64Wh ②7.6Wh ① 3.8Wh 3.2Wh 3.7Wh ② 25Wh PathSim:①AC←除湿,②AC←冷房,HM←ON HDS:①AC←冷房,DH←ON,②AC←除湿 ※目標温度に対する相対湿度
  33. 33. コマンドDB • IRKitにより取得したリモコン赤外線信号を家電情 報,モード情報と紐付けてデータベースに登録す ることで,全ての赤外線信号を管理している. コマンドデータベース E-R図 15/07/10DICOMO2015 33
  34. 34. IRKit opensource infrared remote controller[2] • WiFi機能の付いたオープンソースの赤外線リモコ ンデバイス. • 内部にHTTPサーバがあり,JSON形式の赤外線情報 をHTTP POSTリクエストに乗せて送ることで赤外線信 号を送ることが出来る. • キャッチした最新の赤外線信号情報を保持しており,リ クエストを送ることでその情報を得ることが可能 [2] IRKit open source infrared remote controller : http://getirkit.com/ 15/07/10DICOMO2015 34
  35. 35. 提案システムの導入コスト • IRKit 1台7,700円 • 温湿度センサ 2,3万円*2,3台 4万ー10万で導入可能 • サーバ(PC)と赤外線対応家電があれば低コスト で実現可能. 15/07/10DICOMO2015 35
  36. 36. 消費電力 遷移時間 消費電力量[kWh] 遷移時間[分] 選択可能なデバイス数 0 5 10 15 20 25 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 2 3 4 5 PathSim HDS PathSim HDS
  37. 37. 家電制御スクリプト例 • op(AC1(mode),1); • op(AC2(mode),1); • check(temp,20,999,60); • op(AC1(mode),3); • op(AC2(mode),3); • check(humid,72.5,53,60); 15/07/10DICOMO2015 37

Editor's Notes

  • まず,日常生活において
  • 家電の最適な制御法が求められれば 制御しないといけないよね
  • 我々が以前発表したツール PathSImを用いて シミュレーションにより家電の操作列を導出する
  • ハイブリットダイナミカルシステムというのは,目標の温湿度に対して有効な家電を全て稼働し,達成すれば切る
  • 遷移イベントを求める時に,家電の性能,外気の影響,壁や天井等の影響を計算して行う
  • しかしながら,対象とするスマートスペースのこんてきすとの遷移というのは,各エッジとコストの存在が本当にあるのかというはわからないため,
    シミュレーションにより動的に隣接ノードとコストを探索するようなデバイス操作系列導出ツールパスシムを提案します.

    パスシムでは,まず探索ノードにおいて実行するイベントを生成し,生成されたイベントを模擬実行し隣接ノードと遷移コストを導出します.
    そして,A*アルゴリズムと同様に,隣接ノードの実コストと推定コスト算出し,最小コストを持つノードから再び探索していきます.
  • 動作はOperationとcheckで
    文脈自由文法っていったらあかn
    ばっかすなうあ

    Device::= “ac“ | “hm” | “dh” | “ht” | …
    Action::= ON | “off” | “tmp:=” Val |…

    ON::= “on” | “on(“ Mode “)”
    Mode::= “mode(cl)” | “mode(dh)” | …
  • 先ほどの
  • 多数の情報家電やセンサデバイスが埋め込まれ,情報の収集や機器制御が可能な空間をスマートスペースと呼ばれています.
    そして,このようなスマートスペース内の各デバイスの状況やセンサ値などをまとめて,スマートスペースのコンテキストと呼ばれており,
  • 評価方法として,

    公聴会で関先生にご指摘を頂いたように,対象とするコンテキストアウェアシステムは,温度のような連続値とデバイスの状態のような離散値を動的に扱うハイブリッドシステムとみなすことができるので,単純なハイブリッドシステムと比較を行いました.

    このシステムでは,各デバイスがそれぞれ独立したハイブリッドシステムとして,例えばヒータの場合このようなオートマトンに従って動作するようにします.
    この際,公聴会時の比較手法のような有効であればすべてONにするという操作はせずに,外気のみで遷移できる場合,例えば,夏に目標コンンテキストより外気の方が温度が高い場合には,ヒータや暖房は使わないようにしました.

    また,エアコンのような温度・湿度にも有効なモードを持っている機器に関しては,厳密に条件を設定するために,
    湿度より温度の調整を優先するようにしました.

    そして,このハイブリッドシステムで遷移させた場合と,
    パスシムで導出した場合の操作系列に対して,
    消費電力量と,遷移時間,またハイブリッドシステムに対する削減率を評価しました.
  • この際,イベントの生成において,任意のこんてきすとで実行可能なイベントの集合を生成しますが,
    実行可能なイベントを全て生成しては計算時間が肥大化してしまいます.

    そこで,もくひょうのこんてきすとに遷移させるために有効なイベントのみを生成します.

    この有効なイベントとは何か明確ではないと公聴会で伊藤先生にご指摘いただきましたので,明確に定義させて頂きますと,
    博士論文においては,温度の上昇に関しては,エアコンの暖房モードとヒータ,温度の低下については,エアコンの冷房,
    湿度の上昇については加湿器,湿度の低下についてはエアコンの除湿モードと除湿器といったように,目標のコンテキストに近づくことが可能な
    デバイスのイベントを有効なイベントとさせていただきます.
  • そして,これらの生成した各イベントを模擬実行し遷移の隣接ノードを導出します.
    この時,デバイスの状態を変更するイベントであるときは,変更した場合のノードが生成され,
    温度や湿度など変化に時間が掛かるようなイベントである場合には,
    隣接ノードに変化するための物理量例えば,熱量や水蒸気量など
    と,1秒間に変化する物理量,これは,デバイスが発する量と,外気からの影響から求められるもの,

    これらを用いて変化に要する時間と,変化後のコンテキストを導出することで,隣接ノードを生成します.
    また,遷移に掛かるコストに関しては,変化に要する時間と動作中の全デバイスの消費電力により計算します.

    このデバイスの消費電力に関しては,公聴会でご指摘のあったシステムの動作コストも最新の博士論文では考慮させて頂きました.

  • そして,実コストと推定コストの算出においては,
    実コストはA*アルゴリズムと同じようにソースノードまでのコストを合計することで求め,

    推定コストに関しては,ゆーうりっど距離では算出できないため,隣接ノードから目標のノードまでの有効なデバイスを動作する・しない場合の組み合わせ対して,
    シミュレーションで消費電力量を求め最小値となる組み合わせを選択するようにします.

    これは,公聴会では有効な全てのデバイスとしておりましたが,この方が適切なコストを算出できると思い変更させて頂きました.
  • 具体的な操作例を見てみますと,
    パスシムでは,エアコンで除湿してから,冷房で温度を下げ,
    HDSでは,エアコンと除湿器で温度と湿度を両方下げ,エアコンの除湿モードと除湿器を使って除湿しています.
    これは,除湿器自体の消費電力が高いので,エアコンを先に使った方が効率がよくなっております.

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