JP2015505694A - 行動トラッキングおよび修正システム - Google Patents

Abstract

【課題】人間の行動を理解し、補助するための自動化システムと方法。【解決手段】行動修正システムは、種々のデータを収集して、ユーザ・フィードバックを提供するために交互作用するコンポーネントのネットワークを含む。このネットワークは、パーソナル・デバイス、インターネット対応格納デバイスと、パーソナル・デバイスから通信を受け取って、格納デバイスに通信することができるハブを含むことができる。このパーソナル・デバイスは、生体インピーダンス測定回路、加速度計および、加速度計からデータに基づくエネルギー支出を決定するためのプロセッサを含むことができる。このシステムは、システムの中の種々のコンポーネントの間で、通信をルーティングできるスマート・ハブを含むことができ。このハブは、異なる通信プロトコルのための異なるトランシーバを含むことができる。システムは、低出力ＲＦウェイクアップ・システムを組み込むことができる。このシステムは、他のタイプのセンサとして機能するように再構成可能である生体インピーダンス測定回路を含むことができる。他の態様において、本願発明は、バイオ共鳴を測定する方法と、身体組成とカロリー支出からカロリー摂取量を決定する方法とを提供する。【選択図】図１３

Description

本願発明は、人間の行動を理解し、補助するための自動化システムと方法に関するものである。特に、種々のユーザ関連のデータを収集して、ユーザにフィードバックを提供するための自動化システムと方法に関するものである。

過去において、多くの人が、健康、行動および種々の状態を理解する際に、ユーザを援助するために情報を収集しようとした。これらのシステムは、とりわけ、ユーザの行動を変える必要を適切に述べるのではなくて、範囲と能力において制限されてきた。多くのシステムは、ユーザ・データをモニターして、特定の詳細をレポートするように設計されてきた。結果として、これらのタイプのシステムは、限られた商業的成功しか収められなかった。
Ｉ．［エネルギー支出］

消費者が理解しそれをコントロールしようとする行動で、最も典型的な形は、健康または体重の挙動である。健康モニタ・デバイスは、典型的には、ユーザが、典型的なカロリー燃焼レートに基づいて適切なダイエットを決定することができるように、カロリー支出を測定しようとする。エネルギー支出は、活動レベルを測定するために、典型的には、加速度計を利用し、そして、例えば、身長、体重などの個人生体情報に基づく計算を使用するデバイスによって測定される。これらのデバイスは、これらの入力を与えられたエネルギー支出を近似することができる。しかしながら、カロリー摂取量を決定することができない。これを行うために、ユーザは、彼らが食べた食物を、コンピュータ、スマートフォン、あるいは、インターネットに接続した他の計算デバイスを通して、データベースに手動で入力しなければならない。しかしながら、これらのエントリは、ユーザが食事またはスナックを忘れる場合、食物のカロリー含有量が間違っている場合、ユーザが一人前のサイズを覚えていない場合、ユーザが意図的に情報を省略する場合、または、他のいかなるタイプの人的エラーの場合、エラーの傾向があり得る。ＩＩ．生体インピーダンス分光法

活動レベルを測定する現在知られているデバイスは、それ自体で身体組成を決定することができない。典型的には、それらのデバイスは、身体組成を測定して、インターネットにその情報をアップロードする分離したデバイスを要求する。おそらく、身体組成を測定する標準的な方法は、生体インピーダンス分光法を通してである。

生体インピーダンス分光法は、典型的には３ｋＨｚから１ＭＨｚまでの周波数範囲にわたって測定される、人体の上の２つのポイントの間での複雑なインピーダンス測定のことを言う。図２は、生体インピーダンス分光法測定の間に、体を通る電流の流れを示す。図３は、生体インピーダンス分光法測定の間に、体の細胞のまわり、および、体の細胞を通る電流の流れを示す。図４は、細胞内水分および細胞外水分を計算するのに用いられる等価回路モデルを示す。１つの実施形態において、前記並列回路の前記測定されたレジスタンスとリアクタンスとが、除脂肪体重を決定するために、ハナイ・モデルとともに使用される。生体インピーダンス分光法の読み取りの間に体に通される電流は、典型的には、２００ｕＡから８００ｕＡの範囲にある。伝統的には、抽出されて、人の細胞外水量と細胞内水量を決定するのに用いられる、この周波数掃引から生じるデータの２つの特性があった。第１の特性は、「Ｒ_０」と呼ばれ、０ｋＨｚ（または直流）まで外挿されるインピーダンスである。第２の特性は、「Ｒ_ｉｎｆ」と呼ばれ、は無限周波数に外挿されるインピーダンスである。ゼロと無限周波数は、このシナリオにおいて、リアクタンスが０である周波数として規定される。これらの２つの特性は、水量を出力するハナイ・モデルにパスされる。このハナイ・モデルは、過去数十年の間、研究者によって開発されてきた。ハナイ・モデルを用いて、体脂肪量（「ＦＭ」）と除脂肪量（「ＦＦＭ」）は、個人ごとに計算される。

これらのモデルは、多数の短所がある。例えば、それらは、消化レベルにおける日々の変化、ストレス・レベル、電解質レベル、および、***を考慮に入れることができない。これらのファクタは、大幅に、測定されたＦＦＭとＦＭを変えることができ、それは不正確なデータをユーザに提示することになる。
ＩＩＩ．［気分／感情分析］

今日行われる気分または感情の記録および分析の１つの典型的な形は、手動入力を用いて、ユーザは、絵、物品、イベント、または、ユーザの気分を示す応答による他のオンライン・コンテンツにタグを付けることができる。加えて、デバイスは、ウェブページによって、スマートフォンの上のアプリケーション、または、ユーザが種々の時に気分や感情状態を入力することができるユーザによって持ち運ばれるデバイスによってもユーザに定期的に提示される回答の検討へユーザを促すことができる。しかしながら、これらのデバイスは、このデータのコンテキストを理解するためのいかなるメカニズムも提供することができない。加えて、これらのデバイスは、活動、生理的な状態、位置、または、ユーザの気分または感情に伴う他の関連情報を追跡しない。これは、気分または感情に対する刺激を識別することができないことを意味する。
ＩＶ．［フィードバック］

行動修正システムによって送られるフィードバックで最も多くの典型的な形のいくつかは、例えば、電子メール、テキスト・メッセージ、または、パソコンまたは携帯電話の上のリマインダ・アラームなど、典型的な通信方法を通して、ユーザに送られる自動メッセージである。この自動フィードバックは、特定の時間にユーザに対して注意を喚起するために、しばしば、ユーザによって直接構成される。加えて、データは、時々、ユーザがどれくらい睡眠をとったか、ユーザがどれくらいカロリーを消費したか、ユーザがどれくらいの時間、別の人、グループ、またはペットと過ごしたか、または、ユーザがどれくらいの時間、特定の活動を実行することに費やしたか、をユーザに提示されることができる。そうすることで、これらのシステムは、ユーザの行動が変わることを期待して、ユーザに関連情報を提示することによって、ユーザの行動を修正しようとする。しかしながら、これらのプロンプトは、典型的には、ユーザのゴールにポジティブに向かう結果となり得る行動の変化の示唆を提供しない。

現在では、大部分の行動トラッキングと修正デバイスは、望ましい行動と望ましくない行動との両方を追跡して、修正するために、相当な量のユーザ制御を使用する。例えば、ユーザは、自身のアラームと通知をセットすること、自身のデータを入力すること、そして、データを強化するため、デバイス間で情報を手動で移動することを要求され得る。複雑なユーザ制御システムを用いて、大部分の行動修正デバイスとシステムは、ユーザによる、あまりに多くの思考と、あまり多くの努力とを要求する。このために、ユーザは、それらが修正しようとしている行動を、非常に意識している。行動がどのように追跡されて、記録されるかについて、ユーザが分かるようになればなるほど、ユーザが、そのデータを見ているただ一人の人である得るときでも、ユーザは、通知をうまく逃れて、基本的に、データをだまそうとするようになる。

１つの態様において、本願発明は、ユニークな行動修正システムを提供する。このシステムは、一般に、種々のデータを収集して、ユーザ・フィードバックを提供するために交互作用するコンポーネントのネットワークを含む。１つの実施形態において、ネットワークは、ユーザによって身に着けるか、運ぶことができるパーソナル・デバイスと、インターネット接続した格納デバイスと、パーソナル・デバイスから通信を受信し、格納デバイスにそのデータを通信することができるハブとを含む。パーソナル・デバイスは、前記ユーザのユニークに識別し、そのユーザの活動と身体組成に関してデータを収集するように構成することができる。１つの実施形態において、パーソナル・デバイスは、身体組成に関するデータを収集するために、身体活動と生体インピーダンス測定回路とに関するデータを収集するために、１つ以上の加速度計を含む。１つの実施形態において、インターネット接続格納デバイスは、パーソナル・デバイスから受信したデータを解釈し、ユーザにフィードバックを提供することができる１つ以上のプロセッサと結合される。

１つの実施形態において、行動修正システムは、データを収集し、データを格納し、データを処理し、データを通信し、ユーザ入力を受信し、ユーザ・フィードバックを提供することが可能なコンポーネントのネットワークにおいてインプリメントされる。これらの種々の関数は、単一のコンポーネントまたは組合せで、より複雑なコンポーネントで個々にインプリメントすることができる。このシステムは、基本的に、例えば、ユーザやユーザの活動、または、ユーザにインパクトをあたえることができる、あるいは、システムに役に立つことができる環境ファクタに関するデータなど関連したデータを収集することができるいかなるコンポーネントでも含むことができる。例えば、データ収集コンポーネントは、主に、データを入手し、他のコンポーネントに通信するように機能するスタンドアロン・センサを含むことができる。それらは、また、例えば、データ・ストレージやデータ処理コンポーネントのような他のタイプのシステム・コンポーネントを有するセンサを組み合わせたより複雑なデバイスも含むこともできる。センサに加えて、このシステムは、システムにデータを入力するための入力装置を含むことができる。例えば、このシステム・コンポーネントは、タッチ・スクリーン、キーボードやマウスを含むことができる。あるいは、１つ以上のボタン、スイッチおよび他の入力装置を含むことができる。別の例として、３軸加速度計（および、可能性として他の運動センサまたは方向センサ）は、ユーザ・ジェスチャーを通して入力を受信するために提供されることができる。このシステムは、例えば、ローカルあるいはネットワーク・ベースのデータ・ストレージ・ユニットのような１つ以上のストレージ・ユニットを含むことができる。ローカル・ストレージ・ユニットは、例えば、センサまたはより複雑なデバイスにおけるフラッシュ・メモリや他のオンボード・ストレージなど特定のコンポーネントの中のストレージを含むことができる。ネットワーク・ベース・ストレージ・ユニットは、１つ以上のシステム・コンポーネントからデータを受信して格納するローカル・ハードディスクやインターネット接続ハードディスク（例えば、クラウド・ストレージ）を含むことができる。このシステムは、種々のレベルのプロセッサを含むことができる。例えば、いくつかのコンポーネントは、データを処理して、および／または、ユーザ・フィードバックを提供するための統合プロセッサを含むことができる。システムは、また、１つ以上の他のコンポーネントからデータを収集して、分析することができる１つ以上の集中化プロセッサを含むこともできる。このシステムは、単独でデータを評価する、および／または、組合せて、健康と幸福感に関連する活動とイベントを識別することができるアルゴリズムを含むことができる。ユーザ・フィードバックは、例えば、光、識別子やディスプレイなどの視覚手段、または、例えば、触覚型やオーディオ・デバイスのような他のタイプの出力デバイスなどによって提供することができる。

別の態様において、本願発明は、行動修正システムに関連した使用のためにパーソナル・デバイスを提供する。１つの実施形態において、パーソナル・デバイスは、ユーザが装着することができるデバイスである。例えば、パーソナル・デバイスは、リストバンド、ブレスレットまたはアンクレットであることができる。別の例として、パーソナル・デバイスは、ユーザのポケット入れて運ばれることができる、あるいは、ユーザのベルトにとめることができるデバイスであることができる。１つの実施形態において、このパーソナル・デバイスは、生体インピーダンス測定回路、少なくとも１つの加速度計、および、加速度計からのデータに基づいてエネルギー支出を決定するためのプロセッサを含む。１つの実施形態において、生体インピーダンス測定回路は、デバイスの下でユーザの皮膚に係合するように構成される内部センサと、内部センサと離れた位置において、ユーザの皮膚と接触して配置することができる露出センサとを含むことができる。例えば、パーソナル・デバイスがリストバンドである場合には、１つのセンサは、ユーザの腕で手首に係合するようにリストバンドの内側にあることができ、他のセンサは、腕から腕への生体インピーダンス測定を提供するためにユーザの他の手首の皮膚と接触して配置することができるように、リストバンドの外側で露出されていることがあり得る。１つの実施形態において、このパーソナル・デバイスは、ユーザの身体活動に関する加速データを収集するために３軸加速度計を含む。３軸加速度計は、他の運動・方向センサに補われるか、あるいは、置き換えることができる。パーソナル・デバイスは、収集した加速度計データを格納するための、例えば、オンボード・フラッシュ・メモリのようなデータ・ストレージを含むことができる。１つの実施形態において、プロセッサは、３軸加速度計から収集されたデータを分析することによって、ユーザの活動を決定するように構成される。１つの実施形態において、パーソナル・デバイスは、行動修正システムに対するパーソナル・デバイスをユニークに識別することができるユニークな識別子を含む。このユニークな識別子は、パーソナル・デバイスによって送信された通信に含まれることができる。

別の態様において、行動修正システムは、システムの中の種々のコンポーネントの間で、通信をルーティングできるユニークなハブを含む。１つの実施形態において、このハブは、ハブが異なる通信プロトコルを用いて動作するコンポーネントから通信を受信するのを許容する複数の異なるトランシーバを含む。例えば、このハブは、ＷｉＦｉ、ブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）（登録商標）、近距離無線通信（ＮＦＣ：Ｎｅａｒ Ｆｉｅｌｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）、ＺｉｇＢｅｅや他の通信トランシーバを含むことができる。異なるプロトコルのデバイスの間での通信を許すために、ハブは，１つのプロトコルから別のものに通信を翻訳するように構成される。ハブは、また、低出力の行動修正ネットワークをインプリメントするように構成することもできる。この実施形態では、このハブは、他のネットワーク・デバイスをスタンバイ・モードから起こすことができるＲＦ信号を送信することができるＲＦトランスミッタを含むことができる。１つの実施形態において、トランシーバは、ルータと、別のネットワーク・コンポーネントから通信／データを受信し、ターゲット・ネットワーク・コンポーネントに対して適当なフォーマットに通信／データを変換し、ターゲット・ネットワーク・コンポーネントへの送信のために適切なトランシーバに通信／データを送ることができるプロトコル・コントローラとを含む。

別の態様において、本願発明は、バイオ共鳴を測定するための方法を提供する。１つの実施形態において、この方法は、生体インピーダンスを測定するステップと、生体インピーダンスを正規化することができるファクタを測定するステップと、その正規化ファクタを用いて生体インピーダンスを正規化するステップとを含む。１つの実施形態において、この方法は、２つの正規化ファクタ、すなわち、消化、および、ユーザの体の方向（例えば、座っている、立っている、仰向きである）を含む。この実施形態では、方法は、例えば、消化センサを用いて、ユーザの消化レベルを決定するステップと、前記決定された消化レベルを補償するために生体インピーダンス測定を正規化するステップと、を含むことができる。この実施形態では、この方法は、ユーザの方向を、例えば、ユーザの腰に位置する３軸加速度計（および、選択的に、または、代替的に磁力計や他の位置または方向センサ）を用いて決定するステップと、決定された体の方向を補償するために生体インピーダンス測定を正規化するステップと、のステップを含むことができる。１つの実施形態において、この方法は、消化と体方向との正規化のステップを含むが、しかし、正規化ファクタのタイプと数は、アプリケーションにより、そして、場合によっては、ユーザにより、種々変化する。

別の態様において、本願発明は、カロリー摂取量を決定するためのシステムと方法を提供する。１つの実施形態において、その方法は、第１回目において、ユーザの最初の身体組成を測定するステップと、第２回目に、ユーザの次の身体組成を測定するステップと、前記第１回目と前記第２回目との間の期間に、カロリー支出を決定するステップと、身体組成とカロリー支出との変化の関数としてカロリー摂取量を決定するステップと、の一般的なステップを含む。１つの実施形態において、カロリー摂取量を決定するステップは、初期測定と次の測定の間での身体組成の変化に対応するカロリー数を決定することを含む。１つの実施形態において、行動修正は、ユーザのカロリー摂取量を推測することができるパーソナル・デバイスを含む。１つの実施形態において、パーソナル・デバイスは、身体組成を測定するための１つ以上のセンサと、ユーザの身体活動を測定するための１つ以上のセンサと、測定された身体組成と測定されたユーザの身体活動の変化の関数としてカロリー摂取量を決定するように構成されたプロセッサとを含む。１つの実施形態において、身体組成センサは、生体インピーダンス・センサを含む。１つの実施形態において、この身体活動センサは、３軸加速度計を含む。

別の態様において、本願発明は、パワー消費量を減らすためにスタンバイ・モードを入力することができ、ＲＦ信号を用いてスタンバイ・モードから起こすことができるコンポーネントのネットワークを含む。１つの実施形態において、システムは、スタンバイ・モードであるときでも、ＲＦウェイクアップ信号を受けることができるＲＦレシーバとならんで、不活発なとき、スタンバイ・モードを入力することができる１つ以上のコンポーネントを含む。１つの実施形態において、ＲＦウェイクアップ信号レシーバ回路は、通信回路に組み込むことができるいかなるスタンバイ回路からも分離している。これは、ＲＦウェイクアップ信号が回路を、いくつかの通信マイクロ・コントローラに組み込まれる従来のスタンバイ回路で可能であるよりさらに低い電力消費状態で配置するのに用いられるのを許容する。そのような実施形態においては、ＲＦウェイクアップ信号レシーバ回路は、通信回路を有効にするために、入力を提供することができる。例えば、ＲＦウェイクアップ信号レシーバ回路は、通信マイクロ・コントローラの上の高入力をイネーブル入力に送ることができる。１つの実施形態において、ＲＦウェイクアップ信号レシーバ回路は、ＲＦアンテナと、いつウェイクアップ信号がＲＦアンテナによって受信されたかを決定するための回路を含む。１つの実施形態において、一般に、この回路は、フィルタと、ピーク検出器と、増幅器と、コンパレータとを含む。この実施形態では、フィルタは、ＲＦアンテナの出力をフィルタリングし、ピーク検出器にそれを提供するように構成される。ピーク検出器は、フィルタ信号において、ピークを表す出力を提供することができる。ピーク検出器の出力は、それが増幅される増幅器にパスし、コンパレータに出力することができる。コンパレータは、十分な強さのＲＦ信号が、ＲＦアンテナによって受信されたかどうかを決定するために、その増幅信号を基準と比較する。そうであれば、コンパレータは、例えば、高い出力のようなウェイクアップ信号を出力する。１つの実施形態において、ＲＦウェイクアップ信号レシーバ回路は、ＲＦウェイクアップ信号トランシーバを提供するために、ＲＦウェイクアップ信号トランスミッタ回路と結合することができる。そのような実施形態においては、回路は、ＲＦアンテナに交互に結合されることができる、ＲＦウェイクアップ信号レシーバ回路と、ＲＦウェイクアップ信号トランスミッタ回路とを含むことができる。１つの実施形態において、ＲＦウェイクアップ信号トランシーバは、ＲＦウェイクアップ信号を送信するために、ＲＦウェイクアップ信号トランスミッタをＲＦアンテナに接続する、または、ＲＦウェイクアップ信号を受信するために、ＲＦウェイクアップ信号トランスミッタをＲＦアンテナに接続するように、選択的に操作することができるＲＦスイッチを含む。

別の態様において、本願発明は、他のタイプのセンサとして機能するように再構成可能である生体インピーダンス回路を有しているパーソナル・デバイスを含む。例えば、１つの実施形態において、生体インピーダンス回路は、心拍数検知回路として機能するように再構成可能でありえる。この実施形態では、生体インピーダンス回路は、センサのペアにわたって電気信号を印加するための興奮サブ回路と、センサの第２のペアにわたって生体インピーダンス・フィードバックを抽出するための利得位相検出器サブ回路とを含むことができる。この実施形態では、生体インピーダンス回路は、興奮サブ回路が無効にされるのを許容するように構成することができ、生体インピーダンス・センサのペアは、ユーザの心臓の電気的インパルスを回路に示す信号を提供するのに用いることができる。心拍数検知回路は、心拍数を示す信号を、生体インピーダンス回路に対する利得位相検出回路を通過することなく直接アナログ・ディジタル変換器に供給するのを許容するバイパス・サブ回路を含むことができる。別の例として、生体インピーダンス回路は、表皮塩分を感知するための回路として機能するように再構成可能でありえる。この実施形態では、生体インピーダンス回路は、センサのペア全体に電気信号を印加するための興奮サブ回路と、センサの第２のペアにわたって生体インピーダンス・フィードバックを抽出するための利得位相検出器サブ回路とを含むことができる。この実施形態では、生体インピーダンス回路は、隣接したセンサの単一のペアの間で、電気回路をつくるように構成されたバイパス・スイッチ、を含むことができ、それにより、電気信号が、ユーザの皮膚を通したセンサと、電気回路において電流を感知するための電流センサとの間に通る。使用において、この電気回路の電流の大きさは、ユーザの表皮塩分を表すことになる。塩分検知回路は、電流センサの出力を、生体インピーダンス回路に対する利得位相検出回路を通過することなく直接アナログ・ディジタル変換器に供給するのを許容するバイパス・サブ回路を含むことができる。

１つの実施形態において、本願開示は、センサのアレイを有する単数または複数のデバイスの使用、および、動作、位置を追跡し、近傍の他のデバイスを感知し、そして、ユーザについて種々の生物測定データを追跡するために、デバイスとネットワークとの間での通信方法とに関するものである。これらのデバイスは、ユーザの身体組成、活動レベル、気分、習慣、行動、そして、最終的には、ライフスタイルを理解するために一緒に動作する。具体的には、ある時間にわたる身体組成の測定された変化は、同じ時間のエネルギー支出に比較されるときに、デバイスがカロリー摂取量を決定するのを許容する。一旦これらの行動とライフスタイルが識別されると、中央プログラムは、デバイスの同じネットワークを通してユーザを、目標ゴールに到達するために彼らの行動を変え始めることを促し始めることができる。例えば、身体的的な健康、ストレスの目標レベル、時間管理、関係構築／維持などのゴールは、経験的な測定を用いて最初に測定され、そして、センサ・デバイス、または、遠隔データ集収マシン、または両方の中で分析され、つぎに、所望の結果との相関関係に基づいて優先付けを行い、そして、最後に、影響が、ユーザのライフスタイルに注入される。これらの影響は、警告またはリマインダ、データまたは結果を示すこと、あるいは、ネットワークの中のデバイスへの自動変更であることができる。

１つの態様において、本願発明は、多種多様な方法で、組織的に行動を強化するか、修正するために、種々のコンポーネントとともにこのデータを利用することができる。このシステムは、さらにこのシステムのユーザが個人のゴールに到達するのを援助する能力を強化するために、行動を分析して、認識するのとならんで、データを、モニターし、インタフェースし、ネットワークし、コントロールし、格納する能力を結合する。

本願開示は、非常にわずかな人間のインタラクションと入力だけで、行動を追跡して、修正する自動的な方法を提供することによって、これらと他の短所を克服しようとする。

これら、および、他の本願発明の目的、利点、特徴は、現在の実施形態と図面の説明を参照することによって、より完全に理解され、認識される。

本願発明の実施形態を詳細に説明する前に、本願発明は、作動の詳細または構造の詳細、および、以下の説明で述べられるか、図面に図示されるコンポーネントの構成に限定されるものではないことを理解すべきである。本願発明は、種々の他の実施形態でインプリメントすることができ、とともに、ここで明示的に開示されていない代替的な方法で、実用化し、あるいは、実施することができる。また、ここでの、言葉遣い、および用語は、説明の目的のためであり、制限するものであると考えてはならないことを理解すべきである。「含む」、「備える」および、それらのバリエーションは、後にリストする項目、および、それらの等価物、ならびに、追加項目とその等価物を含むことを意味する。さらに、種々の実施形態の説明において、列挙法が使われるかもしれない。明示的に述べない限り、列挙法の使用は、本願発明を、いかなる特定の順序、または、コンポーネントの数に制限するものとして解釈されてはならない。さらに、列挙法の使用は、本願発明の範囲から、列挙されたステップまたはコンポーネントと結合することができる、いかなる追加的なステップまたはコンポーネントを除外するものとして解釈されてはならない。

デバイスをワイヤレス充電するための先行技術システムの系統図を示す。 生体インピーダンス分光法測定の間に体を通る電流の流れを示す。 生体インピーダンス分光法測定の間に、体の細胞のまわり、および、体の細胞を通る電流の流れを示す。 細胞内水分および細胞外水分を計算するのに用いられる等価回路モデルを示す。ここで、並列回路の測定されたレジスタンスとリアクタンスとが、流体の伝導率を決定するのに用いられる。 本願発明に従う、パーソナル・デバイスの１つの実施形態を示す。 衣料品に留めることができるパーソナル・デバイスの１つの実施形態を示す。 手首または足首につけることができるパーソナル・デバイスの１つの実施形態を示す。 パーソナル・デバイスの１つの実施形態の系統図の部分を示す。 パーソナル・デバイスの１つの実施形態の系統図の部分を示す。 パーソナル・デバイスの１つの実施形態の系統図の部分を示す。 パーソナル・デバイスの１つの実施形態の系統図の部分を示す。 パーソナル・デバイスの１つの実施形態の系統図の部分を示す。 パーソナル・デバイスの１つの実施形態の系統図の部分を示す。 パーソナル・デバイスの１つの実施形態の系統図の部分を示す。 パーソナル・デバイスの１つの実施形態の系統図の部分を示す。 パーソナル・デバイスの１つの実施形態の系統図の部分を示す。 パーソナル・デバイスの１つの実施形態の系統図の部分を示す。 パーソナル・デバイスの１つの実施形態の系統図の部分を示す。 本願発明に従う、パーソナル・デバイスの１つの実施形態の代表的な図である。 本願発明の１つの実施形態に従って、典型的な人の歩行の測定とサイクルを示す。 本願発明の１つの実施形態の、例えば、ベース・コントローラ、温度センサ、３軸加速度計、マイクロフォン、スピーカ、ブルートゥースＲＦレイヤ、ウェイクアップ・モードのためのＲＦコントロール、マイクロ・コントローラ、スーパバイザ回路、および、不揮発性メモリを含む系統図の部分を示す。 本願発明の１つの実施形態の、例えば、ベース・コントローラ、温度センサ、３軸加速度計、マイクロフォン、スピーカ、ブルートゥースＲＦレイヤ、ウェイクアップ・モードのためのＲＦコントロール、マイクロ・コントローラ、スーパバイザ回路、および、不揮発性メモリを含む系統図の部分を示す。 ＲＦウェイクアップ回路の１つの実施形態の部分を示す。 本願発明の１つの実施形態の、例えば、Ｌｉ−Ｉｏｎ充電器と一緒にＱｉ無線電力コントローラと、システム電圧レギュレータとを含む系統図の部分を示す。 本願発明の１つの実施形態に従って、生体インピーダンス分光法測定回路の系統図を示す。 本願発明の１つの実施形態に従って、生体インピーダンス分光法測定回路の系統図を示す。 本願発明の１つの実施形態に従って、生体インピーダンス分光法測定回路の系統図を示す。 本願発明の１つの実施形態に従って、センサで識別することができる、いくつかの特定のジェスチャーを示す。 本願発明の１つの実施形態に従って、センサで識別することができるジェスチャーのリストである。 本願発明の１つの実施形態に従って、ユーザを分類されることができる位置を示す。 本願発明の１つの実施形態に従う、位置および活動（またはＳＭＡ）を決定するための方法を示す。 本願発明の１つの実施形態に従う、サンプル・レートを決定するための方法を示す。 ＳＭＡと速度との間の相関関係を示す。 何人かのユーザに対する、ＳＭＡと速度との間の種々の相関関係を示す。 速度計算のために予測値と相関関係ファクタ（ｍとｂ）の関係を示す。 相関関係ファクタおよび、ＳＭＡから速度を計算するための式を示す。 本願発明の１つの実施形態に従う、ユーザの速度を決定する方法を示す。 何人かのユーザに対する、予測された速度対、実際の速度測定を示す。 センサ素子の露出を許容する保護された超音波に対してシールされた筐体の１つの実施形態を示す。ここで、コア・エレクトロニクスは、本願発明の１つの実施形態に従って、シールされている。 健康ステッカーを読むために無線電力を使用するパーソナル・デバイスの代表的な図を示す。 ワイヤレスで通信している１つの実施形態で、ユーザに付着しているか、運んでいるか、装着している、ユーザに配置された、いくつかの遠隔センサまたはコンポーネントを有するパーソナル・デバイスを示す。 パーソナル・デバイスによって無線電力供給される共形皮膚センサの１つの実施形態を示す。 本願発明の１つの実施形態に従う、無線電力システムを示す。 本願発明の１つの実施形態に従う、無線電力システムを示す。 無線電力システムを含む、本願発明の１つの実施形態を示す。 被験者のある期間にわたる生体インピーダンスのバリエーションを示す。 被験者の体方向に依存している第１の被験者に対する生体インピーダンス測定でバリエーションを示す。 被験者の体方向に依存している第２の被験者に対する生体インピーダンス測定でバリエーションを示す。 １つの実施形態において、座っているか、立っているか、仰向きであるかを決定するために、加速度計の位置と、測定された重力ベクトルを示す。 生体インピーダンス回路で測定されたレジスタンス対リアクタンスのコール・プロット（Ｃｏｌｅ Ｐｌｏｔ）を示す。 体重減少研究の間に、平均化生体インピーダンス分光法測定を使用して、被験者においてなされた分析を示す。 同様のインターセプトを有するいくつかの可能な生体インピーダンス曲線を示す。 最大リアクタンスのＲｏとＲｉｎｆとの違いに対する比率の計算を示す。 生体インピーダンス曲線の高周波部分の、生体インピーダンス曲線の低周波部分に対する比率の計算を示す。 生体インピーダンス曲線の高周波テールの生体インピーダンス曲線の総幅に対する比率を示す。 消化レベルの生体インピーダンスに対する効果を図解している生体インピーダンス曲線を示す。 流体摂取の後、一定期間の時間にわたる２つの異なるユーザに対する生体インピーダンスのバリエーションを示す。 いつバイオ共鳴測定の生体インピーダンスをとるべきか決定するためのシーケンスの１つの実施形態を示す。 ユーザと対話するために利用することができる行動修正コンポーネントの例を示す。 例えば、図７に図示した実施例で示されるパーソナル・デバイスのような、本願発明の１つの実施形態とともに使用することができる４ワイヤ生体インピーダンス測定回路の系統図を示す。 心拍数測定を行うように再構成可能な生体インピーダンス測定回路のブロック図を示す。 皮膚のローカル・レジスタンスを測定するように再構成可能な生体インピーダンス測定回路のブロック図を示す。 行動修正のためのフィードバックとパターン学習サイクルを有する行動修正システムの１つの例を示す。 データを収集するソフトウェア・アプリケーションの代表的入力スクリーンの１つの実施形態を示す。 ユーザの遺伝子型を予測するソフトウェア・アプリケーションの代表的入力スクリーンの１つの実施形態を示す。 ユーザの遺伝子型を予測するソフトウェア・アプリケーションの代表的入力スクリーンの別の実施形態を示す。 行動修正システムのイベントのログエントリーの例を示す。 気分と行動とに対する代表的な分析ログを示す。 ある期間の時間にわたるデータを分析することができる代表的な分析ログを示す。 イベント・パケットを記録するための方法の１つの実施形態を示す。 代表的な日々の健康ログを示す。 ブランド対ブランド・インタラクションに対する近接ウェイクアップ・システムの代表的な図を示す。 データ収集とパターン認識のためのシステム例を示す。 睡眠スケジュール、他の人との対話、手を洗うことのような行動、および、ダイエットのバリエーションなどの、システムによって活発にモニターすることができる、または、測定することができるデータの収集を示す。 行動修正システムに関連した使用のための代表的な間取り図を示す。 １つの行動修正システムにおけるゾーン構成のテーブルを示す。 行動修正システムの１つの実施形態の使用のサーベイの例を示す。 １週間の期間にわたる行動発生のグラフを示す。 週の１日の特定の時間における行動発生のピボットグラフを示す。 １つの週の期間にわたって特定の時間における行動発生のピボットグラフを示す。 ユーザの毎日の活動に関する情報の表を示す。 行動修正システム・プロトコルの例を示す。 行動修正システムの１つの実施形態で使用するためのハブを示す。 行動修正ハブ・プロトコルの例を示す。 行動修正システムの内部で動作しているハブの代表的な図を示す。 直接パソコンに接続しているハブと、行動修正システム・インタフェースの代表的なスクリーン・ショットとを示す。 ハブと、無線充電パッドと、複数のパーソナル・デバイスとを含む行動修正システムの代表的な図を示す。 所定の距離における種々の周波数での信号の相対的なパス損失の代表的なグラフを示す。 近接ウェイクアップ信号の範囲に対する範囲計算機の１つの実施形態を示す。 本願発明の１つの実施形態に従う、システムのコンポーネントの間で、データを伝送するステップの例を示す方法のフローチャートである。 本願発明の１つの実施形態に従う、システムのコンポーネントの間で、データを伝送するステップの例を示す方法のフローチャートである。 本願発明の１つの実施形態における、飲料ディスペンサの代表的な図である。 本願発明の１つの実施形態における、コンポーネントと通信し、推奨を指示できる自動販売機の代表的な図である。 本願発明の１つの実施形態における、ＧＰＳデータを利用して、位置に基づく推奨を提供することができる電話の代表的な図である。 行動修正システムにおいて使用することができる補助食品または薬品のディスペンサの代表的な図である。 液体のディスペンサを含む本願発明の１つの実施形態の代表的な図である。 低消費電力使用のために、または、データ格納媒体へのブリッジとして電話を利用するアダプタとして近距離９００ＭＨｚトランシーバを組み込む携帯電話を描く、本願発明の１つの実施形態の代表的な図である。

Ｉ．［概要］

本願発明の１つの実施形態に従う行動修正システムは、ユーザが設定することができる他の目的とならんで、ユーザが健康と幸福感を改善するのを援助するように構成される。１つの実施形態において、システムは、種々のデータを収集し、収集したデータに基づいたフィードバックをユーザに提供する。このフィードバックは、追跡されたデータのレポートのように単純なフィードバックを含むことができ、例えば、収集したデータの分析からなされる決定に基づいて健康と幸福感を改善する際に、ガイダンスまたは支援など、より複雑なフィードバックを含むこともできる。使用において、システムは、ユーザ・データ（例えば、生物測定データ、生理的データ、身体活動）、環境情報（例えば温度、位置、日光、気圧、標高、雑音レベル）、および、行動を表わすことができる、行動、さもなければ、システムの１つ以上の目的に関連するにインパクトをあたえることができる、他のデータを含む多種多様なデータを集めることができる。収集されるデータのタイプは、アプリケーションによって変化することができる。しかしながら、典型的なシステムは、身体活動、カロリー摂取量、睡眠パターン、人間インタラクション、気分や身体的位置を表すデータとならんで、ユーザに対する生理的データ、生物測定データを収集することができる。このデータは収集され、追跡され、相関づけられ、さもなければ、ユーザに、援助となるフィードバックを提供するために、所望のように処理することができる。ユーザ・フィードバックは、そのデータを、活動、および、健康と幸福感に関するものであるような他のファクタを追跡することに用いることができる広汎な種々のいかなるタイプでも提供することができる。加えて、これらのコンポーネントは、冷暖房空調設備（ＨＶＡＣ：ｈｅａｔｉｎｇ， ｖｅｎｔｉｌａｔｉｎｇ， ａｉｒ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ）、照明やビルのセキュリティーシステム、のようなビルディング自動化装置とインタフェースを行うことができる。

本願発明の１つの実施形態の行動修正システムは、主にデータを収集し、データを格納し、データを処理し、ユーザ・フィードバックを通信して、提供することができるコンポーネントのネットワークの形でインプリメントされる。本願発明の行動修正システムは、センサまたはセンサのアレイと、動作、位置を追跡し、近傍の他のデバイスを感知し、ユーザについての種々の生物測定データを追跡するための、デバイスとネットワーク間の通信方法を有する１つ以上のデバイスを含むことができる。これらのコンポーネントは、ユーザの身体組成、活動レベル、気分、習慣、行動、そして、最終的には、ライフスタイルを理解するために一緒に動作する。例えば、ある時間にわたる身体組成の測定された変化は、同じ時間のエネルギー支出に比較されるときに、コンポーネントが、カロリー摂取量を決定するのを可能にする。一旦これらの行動とライフスタイルが識別されると、中央プログラムは、コンポーネントの同一のネットワークを通して、ユーザを、目標ゴールに到達するために彼らの行動を変え始めることを促し始めることができる。例えば、身体的的な健康、ストレスの目標レベル、時間管理、関係構築／維持などのゴールは、経験的な測定を用いて最初に測定され、そして、センサ・デバイス、または、遠隔データ集収マシン、または両方の中で分析され、つぎに、所望の結果との相関関係に基づいて優先付けを行い、そして、最後に、影響が、ユーザのライフスタイルに注入される。これらの影響は、警告またはリマインダ、データまたは結果を示すこと、あるいは、ネットワークの中のコンポーネントへの自動変更であることができる。

このシステムは、基本的に、例えば、ユーザやユーザの活動、または、ユーザにインパクトをあたえることができる、あるいは、システムに役に立つことができる環境ファクタに関するデータなど関連したデータを収集することができるいかなるコンポーネントでも含むことができる。例えば、データ収集コンポーネントは、主に、データを入手し、他のコンポーネントに通信するように機能するスタンドアロン・センサを含むことができる。それらは、また、例えば、データ・ストレージやデータ処理コンポーネントのような他のタイプのシステム・コンポーネントを有するセンサを組み合わせたより複雑なデバイスも含むこともできる。センサに加えて、このシステムは、システムにデータを入力するための入力装置を含むことができる。例えば、このシステム・コンポーネントは、タッチ・スクリーン、キーボードやマウスを含むことができる。あるいは、１つ以上のボタン、スイッチおよび他の入力装置を含むことができる。別の例として、３軸加速度計（および、可能性として他の運動センサまたは方向センサ）は、ユーザ・ジェスチャーを通して入力を受信するために提供されることができる。

このシステムは、例えば、ローカルあるいはネットワーク対応データ・ストレージ・ユニットのような１つ以上のストレージ・ユニットを含むことができる。ローカル・ストレージ・ユニットは、例えば、センサまたはより複雑なデバイスにおけるフラッシュ・メモリや他のオンボード・ストレージなど特定のコンポーネントの中のストレージを含むことができる。ネットワーク・ベース・ストレージ・ユニットは、１つ以上のシステム・コンポーネントからデータを受信して格納するローカル・ハードディスクやインターネット接続ハードディスク（例えば、クラウド・ストレージ）を含むことができる。

このシステムは、種々のレベルのプロセッサを含むことができる。例えば、いくつかのコンポーネントは、データを処理して、および／または、ユーザ・フィードバックを提供するための統合プロセッサを含むことができる。システムは、また、１つ以上の他のコンポーネントからデータを収集して、分析することができる１つ以上の集中化プロセッサを含むこともできる。このシステムは、単独でデータを評価する、および／または、組合せて、健康と幸福感に関連する活動とイベントを識別することができるアルゴリズムを含むことができる。ユーザ・フィードバックは、例えば、光、識別子やディスプレイなどの視覚手段、または、例えば、触覚型やオーディオ・デバイスのような他のタイプの出力デバイスなどによって提供することができる。

さらに、これらのシステム・コンポーネントは、パワーを維持するために、再充電方法の範囲を使用することができる。充電ベースを用いた電磁誘導無線充電を使用することができ、コンポーネントを、有線充電器のプラグにつなぐことができ、または、コンポーネントはパワー・ハーベスティングを通して自身を再充電することができる。図１はデバイスをワイヤレス充電するための先行技術システムの系統図を示す。無線電力は、より小さなエネルギー格納素子を有効にすることに留意する。それは、頻繁に充電することができ、筐体の設計を、耐久性を高め、シールするようにできるからである。この図は、充電の範囲を広げることができる、無線電源（Ｔｘ）と携帯機器（Ｒｘ）における第２のコイルの利用により、短距離および長距離両方の無線電力構成を示す。携帯用範囲拡張コイルは、携帯機器に組み込むことができる、あるいは、分離したコンポーネントであり得る。パワー・ハーベスティング技術は、ソーラー充電、動作（圧電あるいは磁気）からエネルギーを集めるトランスデューサ、熱電、あるいは、環境ＲＦソースから収集する無線周波エネルギーを含むことができる。通信インタフェースを含む充電器にプラグインするとき、または、通信インタフェースを使用する電磁誘導充電器の上に置かれるとき、そのコンポーネントは、情報同期することができる。あるいは、パワーを集めて、十分な量のエネルギーが得られると、情報を送ることができ、エネルギー格納素子のパワーが消耗すると、シャットダウンすることができる。これらのコンポーネントのエネルギー格納素子は、バッテリー、キャパシタ、または、スーパー・キャパシタであり得る。

分かるように、この実施形態のこのシステムは、ユーザが、ユーザのゴールに到達するのを援助するシステムの能力をさらに強化するために、行動を分析して、認識するのとならんで、データを、モニターし、インタフェースし、ネットワークし、コントロールし、格納する能力を組み合わせる。使用において、本願発明は、以下に記載する種々の異なる方法の任意の数において、行動をガイドする、または、修正するのをシステム的に援助することができる。
ＩＩ．［パーソナル・デバイス］

１つの実施形態において、行動修正システムは、一般に、ユーザにより運搬されるか、装着されることを意図するパーソナル・デバイスに集中する。このパーソナル・デバイスは、ユーザと、システムの他のコンポーネントの間にユニークな関係をつくる。下で更に詳細に論じられるように、パーソナル・デバイスは、センサ、データ・ストレージ、通信回路、ユーザ・インタフェース、および、処理ユニットのどんな組合せでも含むことができる、例えば、パーソナル・デバイスは、１つ以上のタイプのデータを収集し、データを格納し、データを処理し、他のネットワーク・コンポーネントと通信し、ユーザ・フィードバックを提供することができる。１つの実施形態において、パーソナル・デバイスに統合されたセンサを使って、データを収集し、ユーザによりパーソナル・デバイスに入力することができる。あるいは、他のネットワーク・デバイスにより通信を通して受信することができる。ユーザがパーソナル・デバイスにデータを入力するのを許すために、パーソナル・デバイスに、入力装置を提供することができる。入力装置は、基本的に、例えば、タッチ・スクリーン、ボタン、スイッチ、キーボードおよび他のヒューマン・インタフェース・デバイスのような任意のタイプの人間の入力装置であってよい。ハブを取り込む実施形態において、このパーソナル・デバイスは、データを、他のネットワーク・コンポーネントへ中継、および、他のネットワーク・コンポーネントから中継することができる。例えば、このパーソナル・デバイスは、種々のネットワーク・コンポーネントからデータを収集し、内部的にそのデータを格納し、そして、範囲にあるときに、ハブにそのデータを通信することができる。同様に、このパーソナル・デバイスは、ハブから通信を受信し、内部的に、その通信を格納し、そして、範囲にあるときに、他のネットワーク・コンポーネントに、それらの通信を送信することができる。

１つの実施形態において、このパーソナル・デバイスは、カロリー支出についての情報を収集する能力を含む。例えば、パーソナル・デバイスは、ユーザの身体活動を測定するための加速度計を含むことができる。他の例として、このパーソナル・デバイスは、他のコンポーネントから、ユーザの身体活動を表すセンサ読み取り信号を受信するための通信回路を有することができる。さらに別の例として、このパーソナル・デバイスは、身体活動に関してユーザによって入力される情報を受け入れるためのユーザ・インタフェースを含むことができる。

１つの実施形態において、このパーソナル・デバイスは、現在の身体組成、いろいろな時の身体組成の変化について情報を収集する能力を含む。例えば、パーソナル・デバイスは、生体インピーダンスまたはバイオ共鳴を測定する能力がある（以下に記すように）、または、その両方とも測定する能力がある。体脂肪量と除脂肪量に関する決定は、身体組成情報に基づいて行うことができる。これらの測定は、定期的に、または、イベントに応じて行うことができる。

パーソナル・デバイス、または、システムの中のコンポーネントは、カロリー摂取量予測を生成するために身体組成情報とカロリー支出との両方を利用する能力を含むことができる。例えば、これらの組織がエネルギーを格納するために体により用いられるので、体脂肪量と除脂肪量における変化に対して、エネルギー支出を比較することによってである。格納エネルギーにおける減少または増加を検出することによって、システムは、ユーザは、消費されるより多い、または、より少ないエネルギーを、それぞれ、費やしたことを決定することができる。

つぎに、図５に図示した実施形態をみると、本願発明のシステムの１つ以上の実施形態に従うパーソナル・デバイスが一般に、１０として示されている。ここで言及されるパーソナル・デバイス５１０は、種々のコンポーネントと能力を含むことができ、たとえば、システムの中でデータおよび情報を受信および送信し、ユーザのシステムとの対話を可能にするように構成される回路を含む。図示した実施例においてパーソナル・デバイス５１０は、ユーザ５０８によって装着するか、持ち運ぶことができ、図７で示すようにブレスレットの形であることができる。しかしながら、パーソナル・デバイス５１０は、例えば、図６で示すクリップ式のデバイス、または、ポケットの中に入れることができるデバイスなど、ブレスレット以外の形をとることができることが理解されるべきである。パーソナル・デバイス１０は、本願発明のシステムにおける他のコンポーネントから分離していることもできるし、統合化されていることもできる。さらに、パーソナル・デバイス（または他のデバイスまたはコンポーネント）は、種々の特徴と機能を用いて記述される。明示的に注釈をしない限り、それらの特徴、機能、または、それらの組合せは、他のネットワーク・コンポーネントに組み込むことができる。

図５で図示した実施形態のパーソナル・デバイス５１０は、３軸加速度計５２６、生体インピーダンスとバイオ共鳴測定回路５２４、温度センサ５２４、マイクロフォンとスピーカ５１６、低消費電力ブルートゥース（ＢＴＬＥ）トランシーバ５２２、９１６．５ＭＨｚ低消費電力トランシーバ５２０、アンテナ５１８またはアンテナ・セット、ディスプレイ５１４１２、バッテリー５２８、および、無線電力トランシーバ５３２のうちの１つ以上を含むことができる。パーソナル・デバイス５１０は、これらのコンポーネントの全てに接続して記述される、しかし、代替的な実施形態において、パーソナル・デバイス５１０は、いくつかのコンポーネントのみを含み、その他を含まないこともあり得る。例えば、１つの実施形態において、パーソナル・デバイス５１０が、加速度計５２６を含まないか、低消費電力トランシーバ５２０を含まないことがあり得る。別の例として、パーソナル・デバイス５１０は、バイオ共鳴測定回路を含むことなく、生体インピーダンス測定回路を含むことができる。

１つの実施形態によるパーソナル・デバイスが、図８−１２に示される。この実施形態のパーソナル・デバイス８１０は、ここに記述される他のパーソナル・デバイスに同様でありえるが、しかし、開示のために電気系統図の形で描かれている。図８Ａ−Ｂは、無線電力レシーバ８１２、パワー管理回路８１４、および、バッテリー測定回路８１６を含むパーソナル・デバイス８１０に対する、系統図の部分を示す。図９Ａ−Ｂは、それは、中央マイクロ・コントローラ８１８、ＵＳＢデータ接続８２０、３軸加速度計８２２、スピーカ・ドライバ８２４、および、低消費電力ブルートゥース（ＢＴＬＥ）回路８２６、８２８を含む、パーソナル・デバイスに対する、系統図の部分を示す。図１０Ａ−Ｂは、汎用入出力（ＧＰＩＯ）ポートエキスパンダ８３０、液晶ディスプレイ・スクリーン８３２、温度センサ８３４、不揮発性メモリ８３６、および、切り替え直流電源ソース８３８を含む、パーソナル・デバイス８１０に対する、系統図の部分を示す。図１１Ａ−Ｃは、マイクロフォン８４０、および、この生体インピーダンス・バイオ共鳴測定回路は、信号生成器８４２、定電流ドライブ８４６、および、測定回路８４４を含む、生体インピーダンス・バイオ共鳴測定回路８４８を含む、パーソナル・デバイス８１０に対する、系統図の部分を示す。図１２Ａ−Ｂは、ＲＦウェイクアップ・トランシーバ８５０を含むパーソナル・デバイス８１０に対する、系統図の部分を示す。ＲＦウェイクアップ・トランシーバは、コルピッツ（Ｃｏｌｐｉｔｓ）オシレータ８６２、ＲＦスイッチ８６０、ＳＡＷフィルタ８５８、ピーク検出器８５６、信号増幅器８５４、閾値検出器８５２、チップ・アンテナ８６２、および、ＳＷＡオシレータ８６４を含む。

図５に戻って、１つの実施形態のパーソナル・デバイス５１０は、（１）ユーザのモニタリングまたは活動レベルを測定すること、および、（２）ユーザの身体組成情報を得ることが可能なコンポーネントを含むことができる。両方ともを行う能力を有すると、身体組成情報を得ることの決定は、ユーザの活動レベルに基づくことがあり得る。たとえば、ユーザが休息している場合には、パーソナル・デバイス５１０は、身体組成情報を得ることを決定することができる。パーソナル・デバイス５１０がユーザの活動レベルをモニターする、あるいは、測定する実施形態は、例えば、図５に図示した実施例で示される３軸加速度計５２６のような、１つ以上の加速度計を含むことができる。

図１３は、パーソナル・デバイス１３１０の別の実施形態のブロック図を示す。図１３の中で図示されるパーソナル・デバイス１３１０は、ユーザによって装着されるか、別のデバイスまたは材料に埋められるか、持ち運ぶことができる。パーソナル・デバイス１３１０の構成は、アプリケーションによって変化することができる。例えば、例えばセンサなどの入力コンポーネントの数とタイプは、そのアプリケーションに関連する情報のタイプによって異なることができる。この実施形態のパーソナル・デバイス１３１０は、アンテナ１３１２、ダイプレクサ１３１４、フィルタ・チューニング回路１３１６、ＲＦスイッチ１３１８、９１６．５ＭＨｚフィルタ１３２０、９１６．５ＭＨｚトランスミッタ１３２２、パッシブ検出器１３２４、増幅器１３２６、コンパレータ１３２８、マイクロ・コントローラ１３３０、３２．７６８ｋＨｚオシレータ１３３２、３２ＭＨｚオシレータ１３３４、バッテリー１３３６、パワー管理回路１３３８、無線電力レシーバ１３４０、無線電力レシーバ１３４２（または、無線電力トランスミッタまたは無線電力トランシーバ）、Ｉ／Ｏエキスパンダ１３４４、コンパレータ１３４６、増幅器１３４８、マイクロフォン１３５０、スピーカ１３５２、皮膚温度センサ１３５４、周囲温度センサ１３５６、フラッシュ・メモリ１３５８、加速度計１３６０、ＬＥＤ１３６２、１３６４のうちの１つ以上を含むことができる。この実施形態のこれらの要素の１つ以上は、例えば、低消費電力ウェイクアップ信号またはジェスチャーの存在などイベントを検出することに応答して、他の要素を起動するか、ウェイクアップさせることができる。

ユーザの活動は、行動修正の機会を決定して、推奨するために、モニターすることができる。図１４は、典型的な人の歩行のサイクルをモニターすることによって、そのようなモニターされた活動の１つの例を図示する。それは、また、歩行サイクルにおけるエネルギーを示す。１つの実施形態において、タグの組合せと、ユーザの歩行をモニターすることは、行動修正の機会を識別することを援助することができる。例えば、システムは、ユーザの歩行サイクルを、平均的歩行サイクルと比較することができ、基準との違い、または、ユーザの歩行のデルタは、行動修正の機会を識別することに補助することができる。タグを用いて、システムは、行動パターンを規定することができる。行動修正方法の１つの実施形態は、平均歩行、休養プロフィール、および、座位プロフィールを記録することを含む。ステップ１４２０。現在の実施形態において、これらのプロフィールは、角度、ステージ、時間、および、力に関して記録される。代替的な実施形態において、異なる測定は、これらのプロフィールを記録するのに用いことができ、追加的な、より少ない、あるいは、異なるプロフィールを、決定することができる。

この行動修正方法は、ユーザの現在の状態のコンテキストにおける、姿勢、気分またはユーザ状態のタグ付けを更に含むことができる。ステップ１４２２。その状態または状況に対して、この方法は、動作、角度、ステージ、時間、および、力の各々の領域、また、複数の領域における違いまたはデルタを記録することを含む。ステップ１４２４。この方法は、また、パターンを学んで、規定するために質問をすることを含むこともできる。集められた情報に基づいて、この方法は、パターンを認識して、それを学習したタグと結びつけることができる。この方法は、認識されたパターンに基づいて、行動修正の機会を決定することを含むことができる。ステップ１４２８。

図７の図示された実施形態のパーソナル・デバイス７１０は、図５に関して記述されたパーソナル・デバイス５１０と同様に、ディスプレイ７１２、３軸加速度計、生体インピーダンスとバイオ共鳴測定に対する表面電極７４２、７４４、アンテナを有するＢＴＬＥ、アンテナを有する９１６．５ＭＨｚ低消費電力トランシーバ、バッテリー、無線電力トランシーバ、マイクロフォンとスピーカ、および、温度センサのうちの１つ以上を含むことができる。図７の図示された実施形態において、パーソナル・デバイス７１０が、手首または足首に装着できるブレスレットの形で示されている。パーソナル・デバイス７１０は、生体インピーダンスを測定するために、回路とともに使用される１つ以上の電極７４２、７４４を含む。この実施形態では、電極７４４は、ブレスレットの内側に配置され、電極７４２は、ブレスレットの外部表面に配置される。この構成において、電極７４４は、ユーザと、ほぼ定常的に接しており、ユーザが、他の電極７４２に意識的に触れることによって生体インピーダンス測定を得るのを許容する。つまり、この構成は、ユーザが、生体電気信号を測定するための完全な回路を形成すのを可能にすることができる。例えば、この回路は、ユーザが、このデバイスを、足首に装着して、彼または彼女の手で、デバイスの外側を保持したとき、または、手首に装着して、彼または彼女の反対の手で、デバイスの外側を保持したとき、完了する。

例えば、図５３に図示されるように、パーソナル・デバイス５３２１が手首につけられているとき、生体インピーダンス測定は、体の腕および胴体にわたって行うことができる。パーソナル・デバイス５３２１が足首につけられている場合には、ユーザがパーソナル・デバイス５３２１の外側を、手を図２で示すように、それを装着している足と体の同じ側に保持するので、生体インピーダンス測定は、体の垂直長さ全体で行うことができる。

図６に図示された実施形態に示すように、パーソナル・デバイス６１０は、パーソナル・デバイス６１０を、ベルトまたはウェストバンドに装着することを可能にする機械式クリップ６４０を含むことができる。このクリップは、また、パーソナル・デバイス６１０を、ウェストバンド、ベルト、ポケット、襟など衣料品に留めて、ユーザからの生体電気信号を受信するのを有効にすることもできる。パーソナル・デバイス６１０は、また、ユーザからの生体電気信号を測定するのに使用される露出した電極６４２、６４４を含むことができる。この電極６４２、６４４は、また、ユーザがパーソナル・デバイス６１０をしっかり保持するとき、生体インピーダンスやバイオ共鳴などの測定を可能にすることができる。図５に図示された実施形態のパーソナル・デバイス５１０と同様に、パーソナル・デバイス６１０は、３軸加速度計、無線電力トランシーバ、マイクロフォンとスピーカ、アンテナを有するＢＴＬＥ、アンテナを有する９１６．５ＭＨｚ低消費電力トランシーバ、バッテリー、および、温度センサのうちの１つ以上を含むことができる。図５に関して上に記載されたパーソナル・デバイス５１０のように、パーソナル・デバイス６１０は、無線電力トランシーバや、アンテナを有する低電力トランシーバなどを除いて、これらのコンポーネントのサブセットを含むことができることが理解されるべきである。

図５−７に図示された実施形態のパーソナル・デバイス５１０、６１０、７１０は、生体インピーダンスを測定することができる種々の構成に関して記載されている。しかしながら、本願発明は、これらの特定の構成に限られておらず、生体インピーダンスまたはバイオ共鳴測定を、体の垂直長さ全体で行うことができるようにすることを可能にする、靴または他のはきものに組み込まれることもできる。

図１５Ａ−Ｂは、パーソナル・デバイスの１つの例示的なインプリメンテーションの系統図の部分を示す。図１５Ａ−Ｂの系統図は、ベース・コントローラ１５１８、温度センサ１５３４、３軸加速度計１５２２、マイクロフォン１５６２、スピーカ１５２４、ブルートゥースＲＦレイヤ１５１８、ウェイクアップ・モードのためのＲＦコントロール１５６４、マイクロ・コントローラ１５１８、スーパバイザ回路１５６６、不揮発性メモリ１５６８を含む。

図１７は、Ｌｉ−Ｉｏｎ充電器１５７２とシステム電圧レギュレータ１５７４とともにＱｉ無線電力コントローラ１５７０を含むパーソナル・デバイスの１つの実施形態の系統図の部分を示す。この実施形態のパーソナル・デバイスは、無線充電とパワー・システムを含むことができる。図示されるように、このパーソナル・デバイスは、このシステムのための追加的なＩ／Ｏを許容するＧＰＩＯエキスパンダ１５７４を含む。下に近い画像は、完全なシステムのＰＣＢレイアウトであり、非常に小さくすることができることに留意する。Ｒｘコイル構成は、単一の共鳴コイルまたは二重共鳴コイルでありえる。また、Ｔｘも同様である。
Ａ．［身体組成能力］

パーソナル・デバイスが身体組成をモニターすることができる実施形態において、上で示したように、パーソナル・デバイスは、生体インピーダンスとバイオ共鳴測定回路を含むことができる。生体インピーダンスとバイオ共鳴測定回路の例が、図５３、図１ １ Ａ−Ｃとならんで、図１８−２０に示される。図１８に示されるブロック図は、マイクロ・コントローラ１８３４、ディジタル・アナログ・コンバータ１８３０、信号生成器１８２２、電流電圧変換回路１８２６、結果として生じる電位を測定する計装用増幅器１８２４、アナログ・ディジタル・コンバータ１８３２、および、体の一方の側において手から足まで測定して、体の実および虚インピーダンスを測定する、ディジタル直交復調器１８２８を含む測定回路１８２０の例を示す。図１９は、図１８の測定回路１８２０と同様の別の測定回路の例を示すが、しかし、標準化測定を提供する第２の電圧電流回路１８５４のとならんで、駆動信号を、第１の電圧電流回路１８５２に、ＡＣ結合するハイパス・フィルタ１５８０を含む拡張測定能力を更に含んでいる。１つの実施形態において、たとえば図１９に示されるように、波形生成器１８２２、ディジタル・アナログ・コンバータ１８３０、アナログ・ディジタル・コンバータ１８３２、および、ディジタル直交復調器１８２８は、アナライザ１８５６に集積することができる。

図２０は、図１８の測定回路と同様の生体インピーダンス・バイオ共鳴測定回路のさらにもう１つの例を示す。しかし、いくつかの例外がある。この実施形態は、体の一方の側において足から手まで測定して、体の実および虚インピーダンスを測定するための利得位相比較器回路１８７０を含むことができる。利得位相比較器回路１８７０は、反転ユニティ演算増幅器１８７２、電流を測定する計測用増幅器１８７４、電圧を測定する計測用増幅器１８７６、および、利得位相検出器１８７８を含むことができ、計装用増幅器１８７４、１８７６の電流と電圧出力の間の大きさ・位相差を表すそれぞれ、大きさ・位相信号を出力することができる。図５３は、生体インピーダンス・バイオ共鳴測定回路が、１つの腕から他の腕までの胴体にわたる実および虚インピーダンスを測定するのに用いられる１つの実施形態を示す。
Ｂ．［ジェスチャー］

本願発明の１つの以上の実施形態に従う、パーソナル・デバイスまたはコンポーネントは、定義済みジェスチャーを検出して、識別することに応じて、所定の行動または活動を行なうことができる。

図２１に図示された実施形態は、ユーザが所定の行動を始めるために実行するかもしれない、いくつかのジェスチャーの例を示す。この実施形態では、パーソナル・デバイスは、パーソナル・デバイスで統合されるか、それと分離した手首３軸センサをモニターするように構成され、特定のジェスチャーを識別する。各々のジェスチャーは、社会的活動、モニタリングまたはインタラクション活動を始めるのに用いることができる。このジェスチャーの認識は、特定の引き金を駆動するために特定のジェスチャーを規定することによって、ユーザの活動を理解することを助けることができる。活動を起動させることができるジェスチャーの例は、あなたの指２１１０をタップすることであり得る。そして、それはストレスまたは他の識別子の徴候と結びついていることがありえる。たとえば、一回のタッピングは、ストレスの徴候でありえ、一方、二回のタッピングは、飢えの徴候でありえる。三回のタッピングは、ユーザが、飲物が欲しいという徴候として規定することができる。各々の定義済みジェスチャーは、特定の行動修正活動に合わせることができる。たとえば、システムは、タイピング２１５０、握手２１４０、ドライブ２１３０をモニターすることができる、これらの活動は、アルコール中毒、ストレスまたは不安、昏睡、体重管理、社会的混乱、パーソナル強化、環境インタラクション、その他であるが、しかし、それらの問題に限られているものではない。図２２は、モニターすることができ、どのように、追加的なモニタ機能によって、活動のシーケンスとともに情報に基づいた決定をするために、これらを強化することができるかの、いくつかの基本的なジェスチャーのリストを提供する。

１つの実施形態において、ジェスチャーまたは運動の認識は、２人の異なる個人により装着されたパーソナル・デバイスに関連して、使用することができる。図２１に関して記載されたように、各々のパーソナル・デバイスは、運動または定義済みジェスチャーをモニターし、そして、運動または定義済みジェスチャーを検出することに応じて、行動を行なうことができる。２人の個人の各々の手首につけられているパーソナル・デバイスを用いて、図２１に示されるようなハイタッチまたはフィスト・バンプの行動２１２０は、加速度計振幅において、短くて突然のスパイクという結果になりえる。振幅のこの変化は、パーソナル・デバイスをウェイクアップする信号として使用することができ、それらの両方に他の近くのデバイスを探索することを始めさせる。この機械的／ジェスチャー・アプローチを用いて、両方のデバイスは、およそ同じ時に、ウェイクアップすることができる。同様に、他のジェスチャーは、図２２において示されるように、パーソナル・デバイスから行動を始めることができた。各々のジェスチャーは、例えば、聞くことができる音、見ることができるディスプレイ、または、機械的フィードバックのようなデバイスから増強が付随することができる。
Ｃ．［位置または速度の決定］

例えば、パーソナル・デバイスのような行動修正システムのコンポーネントは、ユーザの活動をモニターして、ユーザの位置と方向とのうちの１つ以上を決定することができる。パーソナル・デバイスに関連して記載されるが、このシステムにおいて、パーソナル・デバイスを含むか、含まない、１つ以上のコンポーネントによって、ユーザの活動は、モニターされ、分類されることができる。例えば、このパーソナル・デバイスは、ユーザによって装着されるか、持ち運ばれる分離した加速度計センサとともに使用される。

加速度計センサからのデータをモニターすることによって、パーソナル・デバイスは、ユーザが立っている、座っているか、または、横になっているかどうかについて決定することができる。図２３は、ユーザが、加速度計（Ｘ、ＹとＺ軸）のセットに対する測定の軸に対して立位２３１０、座位２３１２または水平位２３１４（仰臥位）に分類することができる３つの主な位置を示す。

１つ以上の加速度計から感知した情報に基づいて、位置と活動（またはＳＭＡ）を決定するための１つの実施形態による方法が、図２４に示される。この方法を用いて、本システムのパーソナル・デバイスまたは別のコンポーネントは、ユーザの位置、方向、またはその組合せを分類することができる。図２４の中で提供される方法は、一般に、加速度計２４０２から、時間ｔにわたって生データをとり、ＳＭＡ、ｘ軸生データの平均の絶対値、ｙ軸生データの平均の絶対値、ｚ軸生データの平均の絶対値、および***（例えば、立位、座位、あるいは、水平位）を表す出力を提供するためにデータを分析するステップを含む。つぎに、図２４を参照すると、方法は、入力ボックス２４１０ｘ、２４１０ｙと２４１０ｚ．．．に示すように、時間ｔにわたって加速度計２４０２のｘ、ｙ、ｚ軸から、生データをとるステップを含む。加速度計２４０２の各々の軸からの生データは、ボックス２４１４ｘ、２４１４ｙと２４１４ｚに示すように期間ｔにわたる各々の軸に対する生データの絶対値の別々の平均を決定するために、別々に分析される。生データの絶対値の平均は、ＳＭＡを決定するために、ボックス２４１６で合計され、それはボックス２４１８の出力である。さらに、加速度計２４０２の異なる軸からのデータは、ボックス２４１２ｘ、２４１２ｙと２４１２ｚに示すように、期間ｔにわたる加速度計の軸ごとに、生データの平均の別々の絶対値を決定するために、別々に分析される。この絶対値は、ボックス２４２０にパスされる。ボックス２４２０から、その絶対値は、ボックス２４２２ｘ、２４２２ｙと２４２２ｚにおいて、別々に出力される。加えて、その絶対値は、判断ボックス２４２４、２４２６および２４２８にパスされ、そこで、ユーザが、立位２４３０にあるか、座位２４３２にあるか、仰臥位あるいは背臥位２４３４にあるか、または、側臥位２４３８にあるかを決定するためにデータが分析される。つぎに、判断ボックス２４２４を参照すると、ｘ軸データの平均の絶対値が、定義済み値のセットの間にあり、ｙ軸データの平均の絶対値が、定義済み値のセットの間にあるならば、ユーザは、ボックス２４３０に示すように、立位にある。そのようなケースにおいては、値「立位」が、ボックス２４４２に送られる。つぎに、判断ボックス２４２６を参照すると、ｘ軸データの平均の絶対値が、定義済み値のセットの間にあり、ｙ軸データの平均の絶対値が、定義済み値のセットの間にあるならば、ユーザは、ボックス２４３２に示すように座位にある。そのようなケースにおいては、値「座位」が、ボックス２４４２に送られる。つぎに、判断ボックス２４２８を参照すると、ｘ軸データの平均の絶対値が、定義済み値のセットの間にあり、ｙ軸データの平均の絶対値が、定義済み値のセットの間にあるならば、ユーザはボックス２４３４に示すように、仰臥位あるいは背臥位にある。そのようなケースにおいては、値「仰臥位／背臥位」が、ボックス２４４２に送られる。ボックス２４２８の結果が「ＮＯ」であるならば、コントロールが、判断ボックス２４３６に渡る。コントロールが判断ボックス２４３６に渡り、ｚ軸データの平均の絶対値が、所定の値より大きいならば、ユーザは、ボックス２４３８に示すように側臥位にある。否定の場合には、本方法は、ボックス２４４０に示すように、「位置なし」を返すことができる。これらの種々の判断ボックスの結果が、ボックス２４４６における出力である。***置を決定するための所定の値は、アプリケーションによって変化することができるけれども、所定の値のセットは、図２４のリスト２４４８で示される。

図２６および図２７の中で表されるグラフと情報は、（生の加速データ２６１０に基づく）ＳＭＡと、ユーザ数に対する速度２６２０と間の相関関係２６３０を示す。この相関関係を識別することによって、ユーザの活動はモニターされることができ、後日、識別することができる。具体的には、図２８に示すように、スピード計算２６３０に対する予測値２８１０と相関関係（ｍおよびｂ） ２８２０ ファクタとの関係は、推論することができる。このシステムは、例えば、身長、体重、年齢、性別、週ごとの有酸素運動、活動の長さを含む１つ以上のユーザについての特性を考慮することができる。このデータを用いて、ＳＭＡからスピードを計算するための相関関係ファクタ２８２０と手法２６３０を、図２９で示すように決定できる。そして、一旦、速度をＳＭＡから計算することができると、図３０の図示された実施形態で示される方法に従って、ユーザの予測された速度を計算することができる。具体的には、この実施形態では、ユーザは、彼／彼女のプロフィールを構築し、例えば、身長、体重、年齢、そして、週につき、彼らが有酸素運動を行う回数など彼ら自身についての特性を識別することができる。ステップ３０１０。ユーザは、増加したＳＭＡレベルまたは値の結果となる、活動を実行することができる。このＳＭＡ値は、本システムにおいて、コンポーネント（例えば、パーソナル・デバイス）の上でモニターすることができる。ステップ３０２０。このパーソナル・デバイスは、本システムのハブまたは他のコンポーネントに、ＳＭＡ値に関するデータを送信ことができる。このデータは、式２６３０と相関関係ファクタ２８２０に基づいて速度を決定するために、ユーザのプロフィールと特性に基づいて、分析することができる。図３１は、方法３０００、対、すべてトレッドミルの上で種々の速度で走る多数のユーザに対しての実際の速度測定に基づいて、予測された速度を示す。

パーソナル・デバイスは、基本的に、いかなるタイプの筐体を有することもできる。例えば、その筐体は、例えば、リストバンド、ブレスレット、アンクレットまたは他の同様のアイテムのような着用できるアイテムの形であってもよい。別の例として、この筐体は、持ち運び、あるいは、ユーザの衣類にクリップするのに適切な形であることができる。いずれにしても、耐水性であるか、防水処理されている筐体を提供することが望ましい。

図３２は、コア・エレクトロニクス３２１６はシールされているが、センサ素子の露出を許容する保護された超音波に対してシールされた筐体３２２２、３２２４の１つの実施形態を示す。この実施形態では、センサまたはコンタクト表面３２１８、３２１８は、体に面した表面３２２２にインサート成形することができる。筐体のインサート成形物３２１８、３２２０、３２２２は、防水シールを許容している間に、センサ操作を完了するために、センサまたはセンサ接続３２１８、３２２０を可能にする特定のパッド３２１０に対して、ＰＣＢＡ３２１６により組み合うことができる。超音波リブ３２１４は、筐体３２２２、３２２４の部分の間で防水シールを形成することができる。このデバイスがその構造で耐久性があることを確実とするために、このデバイスは、例えば、図３２に示される構造のような超音波溶接プラスチック筐体を用いてシールすることができる。ＰＣＢを、露光されるＰＣＢからの銅パッドを有するプラスチック筐体に形成することによって、使われる電極は、剛性構造の一部分になる。

上記したように、パーソナル・デバイスはそれらのセンサからデータを収集するために、別々のセンサと通信することができる。例えば、ユーザは、パーソナル・デバイスから分離して、パーソナル・デバイスにデータをワイヤレスで提供することができる１つ以上のセンサを装着することができる。図３４は、ユーザに取り付けられるか、運搬されているか、あるいは、装着されている、ユーザに位置したワイヤレスでいくつかの遠隔センサ３４２０と通信するパーソナル・デバイス３４１０を示す。この実施形態では、パーソナル・デバイス３４１０は、無線電力送信回路に、その無線電力受信回路を構成することによって、選択的に、ワイヤレスでセンサ３４２０に電力供給することができる。一旦、電源を送信することができると、パーソナル・デバイス３４１０は、他のセンサに電力供給し、電力供給の間およびその後にデータを収集することができる。ユーザは、近距離誘導電力を提供するために、遠隔センサ３４２０までパーソナル・デバイス３４１０を保持することができる。あるいは、パーソナル・デバイス３４１０は、中距離または遠距離電磁界技術を用いて、より大きい距離にわたり、エネルギーを伝送することができる。

図３５は、ワイヤレス電力供給される共形皮膚センサ３５１０が、どのようにして、リストバンドの形であるパーソナル・デバイス３５１０によって電力供給されるかの例を示す。共形皮膚センサ３５１０は、１つのセンサまたは複数のセンサ３５１２、３５１４を有することができる。これらのセンサ３５１２、３５１４によって収集される情報は、ワイヤレスで送信されることができ、リストバンド３５２０に配置されたマイクロプロセッサー３５２２に格納することができる。リストバンド３５２０は、例えば、バッテリー、および、無線電力を送信すること、および、リストバンド３５２０と通信することのうちの１つ以上のためのトランスミッタ・コイル３５２６のようなエネルギー格納素子３５２４を含むことができる。マイクロ・コントローラ３５２２は、エネルギー格納素子３５２４から、トランスミッタ・コイル３５２６への、そして、最終的には、皮膚センサ３５１０へのパワー伝達をコントロールすることができる。

図３６は、無線電力システムの１つの実施形態を使用して、電力供給と通信とが、どのように達成されるか、のいくつかの例を示す。上の例において、遠隔センサ３６１０に電力を供給して、センサ３６１０からデータを収集するために、携帯電話３６３０が使用される。この実施形態では、電力は、遠隔センサ３６１０へ誘導的に伝送され、遠隔センサ３６１０は、後方散乱変調（ｂａｃｋｓｃａｔｔｅｒ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）、または、基本的にその他の任意の通信形態を使用して、携帯電話３６３０と通信することができる。コイル３６３２、３６１２は、このパワー伝達または通信に使用することができる。下の例において、（携帯電話よりはむしろ）装着型コンピュータの形のパーソナル・デバイス３６４０は、遠隔センサ３６２０に誘導電力を提供し、遠隔センサ３６２０と通信する。電力と通信は、コイル３６２２、３６４２を介して伝送することができる。図３７は、図３６のシステムを示が、しかし、追加的な共鳴コイル３６１４、３６２４、３６３４、３６４４を用いて、更なる範囲を有している。図３８は、どのように、充電器は、ユーザに最大の便宜を許容するモニターやデバイスを充電するように構成することができるかを示す。これらのシステムの使用をより簡単でより便利にすることによって、より高い使用比率となる。この図において、タイ３８２６、ベルト３８２６、腕時計３８２２、手首バンドおよびブレスレット３８２０、靴および靴インサート３８２４、財布およびマネー・クリップ３８１６、財布３８１４、錠剤ビン３８１８、パッケージ、および衣服３８１２に対する充電ソリューションの例を示す。無線充電器３８０８は、その構成に依存して、これらのアイテムの１つ以上に、ワイヤレスで電力を提供するのに使用することができる。
ＩＩＩ．［カロリー摂取量予測］

１つの実施形態において、行動修正システムは、１つ以上のファクタに基づいて、カロリー摂取量を予測することができる。予測処理は、システムの中のいかなるコンポーネントの上にでも置くことができる。例えば、予測処理は、パーソナル・デバイスに配置されたプロセッサによって、実行することができる。別の例として、予測処理は、インターネットの上のサーバに配置されたプロセッサによって、実行することができる。

１つの実施形態において、カロリー摂取量を予測するための方法は、身体組成における変化Ｕ（ｔ）を、カロリー支出Ｅ（ｔ）とともに、使用する。方程式１は、カロリー摂取量Ｉ（ｔ）の１つの計算を示す。

身体組成とカロリー支出の変化に関係する情報を得る方法は多数ある。Ｕ（ｔ）とＥ（ｔ）を得る多数の例が、ここに記述される。
Ａ．［エネルギー支出］

Ｅ（ｔ）は、一定期間にわたるユーザのエネルギーまたはカロリー支出である。１つの実施形態において、Ｅ（ｔ）は、エネルギー支出の他の手段とともにユーザの総活動から計算することができる。代替的な実施形態においては、カロリー支出は、ユーザによる入力でありえ、または、さもなければ、ここに論じられるように、得ることができる。

定義済みの期間（方程式（１）で示される）にわたる合計Ｅ（ｔ）の１つの推定は、基礎代謝率（ＢＭＲ：ｂａｓａｌ ｍｅｔａｂｏｌｉｃ ｒａｔｅ）、活動誘発エネルギー支出（ＡＩＥ：ａｃｔｉｖｉｔｙ ｉｎｄｕｃｅｄ ｅｎｅｒｇｙ ｅｘｐｅｎｄｉｔｕｒｅ）、食物産熱効果（ＴＥＦ：ｔｈｅｒｍｉｃ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｆｏｏｄ）、および、非活動熱産（ＮＥＡＴ：ｎｏｎ−ｅｘｅｒｃｉｓｅ ａｃｔｉｖｉｔｙ ｔｈｅｒｍｏ ｇｅｎｅｓｉｓ）から成る。個人に対する合計Ｅ（ｔ）は、方程式（２）によって計算することができる。

ＢＭＲは、人が完全に動かない間に測定できるだけの臨床測定であるので、システムは、測定している間、小さな運動に対するより多くの許容性を有するＲＭＲ（静止代謝率）を置換することができる。ＲＭＲを予測するのに用いることができる多くの方程式がある。健康な太りすぎでない、および、肥満の成人において、静止代謝率の予測方程式を比較することによって、ＲＭＲを予測することができる。ＲＭＲを予測するのに用いることができる１つの方程式は、ミフリン・セント・ジオ方程式（Ｍｉｆｆｌｉｎ−Ｓｔ Ｊｅｏｒ ｅｑｕａｔｉｏｎ）である。

方程式（２）の一部として、システムはＡＩＥを計算することができる。ＡＩＥを見つける１つの方法において、速度は、１つのコンポーネントである。移動する人の速度は、特定の身体的特性と、３軸加速度計によって収集されるデータとに基づいて、計算することができる。速度は、方程式（５）を使用して計算することができる。

ここで、方程式（５）の変数は、記載のように定義される。

ＡＩＥの別のコンポーネントは、ＶＯ２である、それは、人の体が酸素を使用するか、輸送するレートの測定値である。アメリカスポーツ医学会（ＡＣＳＭ）の方程式（６）は、ＶＯ２を推定するのに用いることができる。ＶＯ２は、１分あたりのリットルで表すことができる。あるいは、１分あたり、キログラムあたりのミリリットルのような、人の単位質量についてのレートとして表すことができる。方程式（６）では、３つの部分がある パーツがある、水平、垂直、および、休息である。休息については、以前に述べたので、我々の目的については除外する。水平部分は、方程式（６）の第１の部分である。α１項は、コンスタントであり、Ｓは、１分あたりのメートルでの、人が移動する速度である。第２の部分が垂直部分で、β１はコンスタント、Ｓは速度、そして、Ｇは丘の勾配である。

Ｖ０２を推定する別の方法が、方程式（７）において下で識別される。方程式（７）は、パーソナル・デバイスの１つの実施形態において、インプリメントすることができる。

方程式（７）の第１の部分は、方程式（６）と同様であるが、しかしながら、係数が、速度のセグメントでユーザが移動しているか、に依存して変化する。ユーザが歩いている場合には、これらの係数は、ユーザが走っている時と異なる。加速度計データを収集することによって、パーソナル・デバイスは、これらの係数を、より小さな速度セグメントのもとのとして、決定することができ、方程式（８）と（９）とで分かるような、速度に基づいて、それらを、機能にフィットさせることができる。

ここで、ａ、ｂ、ｃ、および、ｄは、コンスタントである。これらの方程式を、方程式（７）の第１の部分に置換すると、多変量多項式（１０）という結果になる。

εは、エラー項であり、Ｆ（ＧＰ，Ａ，Ｓ）は、遺伝子プロフィール、年齢、および、性別の関数である。この関数は、計算をユーザに特有にすることができる。各々のユーザは、運動するときに、異なる量の酸素を取り入れるそして、ＡＣＳＭ方程式にしたがうと、体重が同じ２人の人は、同じＶＯ_２レベルを有するであろう。しかしながら、これは、典型的にはそうではない。例えば、体調がすぐれない１３０ポンドの男児は、１３０ポンドの女子マラソン・ランナーとは異なるレートでエネルギーを燃焼するであろう。

方程式（１０）は、ＡＩＥを計算するために、以下の変換方程式（１１）を使用する。それは、平均的な人は、Ｏ_２の１リットルにつき５ｋｃａｌを燃焼するという前提に基づく。

Ｅ（ｔ）を計算するための方程式（２）の食事誘発性熱産生（ＴＥＦ）の部分は、一日で消費されるカロリー数に基づく。ＴＥＦにたいする認められた近似は、下の方程式（１２）で与えられる。

方程式（２）におけるＥ（ｔ）の非運動性熱産生（ＮＥＡＴ）部分に関しては、ＮＥＡＴは、人のライフスタイルに基づく、固定的なカロリー支出値である。ＡＩＥ方程式からパーソナル・デバイスによって定量化されないいかなるものも、活動コードを使用しているＮＥＡＴ近似、および、代謝等量（ＭＥＴ）強度を用いて調整することができる。Ｉ（ｔ）が未知であるならば、システムは、Ｅ（ｔ）計算のＮＥＡＴ部分を無視することができる。
Ｂ．［身体組成］

Ｕ（ｔ）は、体によって、蓄積れる（ポジティブ）か、使用される（ネガティブ）エネルギーの変化である。このエネルギーは、体脂肪量または除脂肪量として蓄積される。Ｕ（ｔ）を決定するための１つの方法は、生体インピーダンス分光法に基づくものであり、それは背景において議論される。１つの実施形態において、Ｕ（ｔ）の決定は、バイオ共鳴に基づくことができ、それはここに議論される。

１つの実施形態において、このシステムは、生体インピーダンス測定回路を含むことができる。図１１Ａ−Ｃは、信号生成器Ａを含む例の回路、電圧信号を印加電流に翻訳するための定電流ドライブＢ、そして、大きさ・位相測定回路Ｃを示す。この例において、この生成器は、信号の周波数を、３ｋＨｚから１ＭＨｚまでスイープすることができる。大きさ・位相測定回路は、信号生成器からの現在の出力を、皮膚電極において測定されている電圧と比較することができる。この大きさ・位相測定は、測定されている各々の周波数に対して、実および虚インピーダンスを計算するのに用いることができる。図４は、平行に２つの抵抗器を有するモデル等価回路を示す。２つの抵抗器の１つは、キャパシタと直列にある。このキャパシタは、細胞の細胞壁を表す。この直列抵抗は、細胞内水分の抵抗を表し、そして、平行した抵抗器は、細胞外水分の抵抗を表す。測定された周波数に対するこれらの実および虚インピーダンスは、細胞内水分および細胞外水分を計算するのに用いることができる。例えば、これらの値は、水量を出力するハナイ・モデルに接続することができる。代替的な実施形態において、ユーザの全体の体内水分は、異なるモデルを使って、または、追加的あるいは異なるデータに基づいて、導出することができる。

細胞内水分および細胞外水分は、ユーザの体における除脂肪体重と体脂肪量を示すことができる。すなわち、１つの実施形態において、ハナイ・モデルによって提供される細胞外水分と細胞内水分は、ＦＦＭに、その後ＦＭに変換することができる。より詳細には、ハナイ・モデルからの細胞外水分と細胞内水分は、個人の全体の体内水分を推定するために、結合することができる。全体の体内水分は、経験的モデルを使用して、ＦＦＭに変換することができる。例えば、１つの経験的に決定されたモデルは、ＦＦＭ＝ＴＢＷ／０．７３である。言い換えると、典型的な人に対して、総体内水分重量は、除脂肪量のおよそ７３％である。除脂肪量の推定は、ＦＦＭを全体重から引くことによって、体脂肪量を推定するのに用いることができる。総体重は、ユーザによって提供されること、または、行動修正システムにおけるセンサによって決定されることができる。生体インピーダンス分光法は、身体組成の変化（例えば、体重減少）を決定するのに用いることができる。図４４は、生体インピーダンス・グラフ４００を示す。このグラフは、ベースライン４４０２の間および、ダイエット制限４４０４の後の、生体インピーダンスをプロットする。このグラフは、平均化生体インピーダンス分光法測定を使用して、体重減少研究の間の被験者の分析とともに使用することができる。本研究の第１週および第２週の間において、ユーザは、標準的なダイエットを維持した。本研究の第３週および第４週の間において、ユーザは、２０％カロリー摂取量を減らした制限されたダイエットの状態に置かれた。平均レジスタンス−リアクタンス測定（生体インピーダンス分光法測定）が、第１週から第４週まで変化することが分かる。それは、個人によって失われた体重を示す。
ＩＶ．［生体共鳴］

生体インピーダンス分光法を使ってされた測定は、多数のファクタのために短期バリエーションの対象になっている。図３９は、被験者の３３分間にわたっての生体インピーダンスのバリエーションを示す。図４０も、また、被験者の体方向に依存する、被験者に対する生体インピーダンス測定におけるバリエーションを示す図示されるように、被験者は座っているか、立っているか、仰向きか（横になる）どうか結果として生じる生体インピーダンスを変化させる。たとえ、これらの測定がお互いの２分以内にされるとしても、小さな消化のバリエーションを小さく保つために、曲線への大幅な変化があることが分かる。図４１は、同様の環境の下で、第２の被験者に対する結果として生じるデータを示す。ユーザの腰に取り付けられた３軸加速度計を用いて、ユーザの位置を決定することができ、ｘ軸インターセプトの測定を正規化するのにも使用することができる。あるいは、ＴＢＷの計算を調節するのに用いることができる。図４２は、加速度計の位置と、座っているか４２２０、立っているか４２１０、仰向きであるか４２３０を決定するための、１つの実施形態で測定される重力ベクトルを示す。

図１８は、生体インピーダンス分光法測定回路の例示的な系統図を示す。この回路は、また、バイオ共鳴測定に使用することができる。図１９は、バイオ共鳴測定のためにも使用することができる生体インピーダンス分光法測定回路の代替的な系統図を示す。図４３は、生体インピーダンス回路４３０４で測定されたレジスタンス対リアクタンスのコール・プロット（Ｃｏｌｅ Ｐｌｏｔ）を示す。Ｘインターセプトは、最良あてはめ曲線（ｂｅｓｔ−ｆｉｔ ｃｕｒｖｅ）４３０２を使って計算される。これらのインターセプトは、Ｒ_０とＲ_ｉｎｆ、または、直流抵抗（Ｒ_０）と交流抵抗（Ｒ_ｉｎｆ）として使用される。

１つの実施形態において、バイオ共鳴は、生体インピーダンス分光法の正確さを改善することを含む。例えば、バイオ共鳴は、ユーザの状態を示す追加的なセンサに基づいて、生体インピーダンス分光法の読み取りを調節することを含む。追加的なセンサから情報は、時間にわたる生体インピーダンスの読み取りを正規化するのに用いることができる。

図４５は、典型的な生体インピーダンス・スイープのコール・プロット４５００を示す。測定したデータ４５０２は、１つ以上の理論的なあてはめ４５０４に対して比較することができる。この測定したデータは、高周波部分４５０６と低周波部分４５０８を有するものとして時々参照される。このプロットは、どのようにいくつかの可能な生体インピーダンス曲線は、たとえピーク・リアクタンスが変化することができるとしても、すべて同一か同様のインターセプトを有することができるかを図示する。図４６は、測定したデータ４６０４と理論的なあてはめ４６０２の別のコール・プロット４６００を示す。この情報は、Ｒ_０とＲ_ｉｎｆの違いに対する最大リアクタンスの比を計算するのに用いることができる。図４７は、測定したデータ４７０４のさらに別のコール・プロット４７００、および、理論的なあてはめ曲線４７０２を示す。このグラフは、曲線の高周波部分の、曲線の低周波部分に対する比率の計算を示す。この比率は、左または右に「傾く」曲線の傾向を示す。図４８は、測定したデータ４８０４と理論的なあてはめ曲線４８０２を含む別のコール・プロット４８００を示す。このグラフは、高周波テールの、曲線の総幅に対する比率を示す。

例えば、心拍数測定は、ユーザの現在の状態について、コンポーネントに追加情報を提供するために、生体インピーダンスまたはバイオ共鳴測定の前か後に、行うことができる。例えば、高い心拍数は、ユーザの激しい活動を示すことができ、生体インピーダンス測定とともに、タグとして使うことができる。各々の測定がユーザの位置と状態と相関している場合には、これは、生体インピーダンス・データを正規化するのに用いることができる。例えば、ユーザの心拍数が上がっている間に、行われたすべての測定は、グループ化され、ユーザの心拍数が低い時に行われたすべての測定とは別に、分析することができる。

追加的なセンサは、例えば、ユーザが装着できる消化センサまたは３つの軸加速度計を含むことができる。これらのセンサは、より正確に生体インピーダンス読み取りを予測するために、追加情報を提供することができる。これにより、除脂肪量（ＦＦＭ）と体脂肪量（ＦＭ）を決定するときの精度をあげることになる。大多数のＦＦＭは、通常、主に、非導電性である脂質から成るＦＭと対照的に、伝導性の水−電解液から成り立っている。したがって、ＦＦＭは、体内総水分（ＴＢＷ）に基づいて推定することができる。ユーザ消化レベルは、ＦＦＭまたはＦＭの変化がなくても、ＴＢＷの測定に影響を及ぼすことがありえる。ユーザ消化レベルが、電解質ソリューションの伝導率に影響するからである。

図４９は、消化レベルの生体インピーダンスに対する効果のグラフ４９００を示す。このグラフは、０分（４９０２）、１５分（４９０４）、３１分（４９０８）、および、７０分（４９０６）の間測定された生体インピーダンス・データを示す。この例は、１リットルの水を飲んだ後の、時間とともに生体インピーダンスに対する影響を図示する。ピークのリアクタンスは、最初の１５分の間に上がることがわかる。そして、結局、時間とともにその最初の値の方に再び低下する。

同一の消化レベルは、２人の人の生体インピーダンスに、異なるように影響を及ぼすことがあり得る。具体的には、図５０は、２人の人の２つのグラフ５０００、５０００２と、１リットルの水を飲んだ後、１００分間にわたるピークのリアクタンスのバリエーションとを示す。両方のケースにおいて、ピークのリアクタンスは、まず最初に増加し、結局、その初期値の方に戻り始めることが分かる。しかし、時間内のバリエーションは、各々の個人ごとに異なることがあり得る。

消化センサを用いて、ＴＢＷの測定は、標準値に正規化されることができる。ユーザの消化レベルは、液体をモニターすることによって、または、直接消化レベルを測定することによって、決定することができる。例えば、汗の存在を測定することによって、コンポーネントは、消化レベルを推定することができる。ユーザが汗をかくと、消化状態は低下し、体内の電解質濃度を上昇させ、測定されるＴＢＷを低下させるからである。

流体吸入センサは、消化レベルを追跡するために利用することができる。１つの実施形態において、流体吸入センサは、飲料コンテナ内に位置する遠隔センサであり得る。あるいは、ディスペンサは、消化における変化を予測するために、ユーザによって消費される液体のタイプと量を通信することができる。図８６は、注いだ液体の量を読み出すことができる水筒の例を示す。この測定値は、無線通信プロトコルを使用して、パーソナル・デバイスに送信することができる。この水筒は、また、それが無線電源に置かれるときに、識別されることもできる。ここで、無線電源が、パッケージの内部の液体を測定することができるようになる。この無線電源は、パーソナル・デバイス、ハブ、スマートフォンまたは携帯コンピューティング装置、または、インターネットに、または、それらの任意の組合せにデータを送信することができる。
Ｖ．［生体インピーダンスとバイオ共鳴測定インターバル］

このデバイスが、データ収集のサンプリング・レートを上昇させると、活動レベル、身体組成、位置、そして、他の生理的データの測定の解像度は、増加することができる。同様に、パーソナル・デバイスが、しばしば、ハブに、または、他の遠隔センサに通信するほど、情報の解像度が、より大きくなる。しかしながら、これは、パーソナル・デバイスのバッテリーを消耗させる可能性がある。

電池寿命を増化させ、パーソナル・デバイスの必要メモリ空間を減少させるために、可変なサンプリング・レートを、データ収集に対して使用することができる。図２４は、ＳＭＡとユーザの平均的位置との決定を示す。平均的位置を測定することによって、パーソナル・デバイスは、ユーザが、通常、一貫した行動を実行しているかどうかを決定することができる。例えば、ユーザが静止して立っている場合には、平均的位置は、変化せず、より高いサンプリング・レートの必要を減少する。しかしながら、ユーザは、一般に、例えば、ランニングのような同じ位置において活動的でありえる。ＳＭＡは、個人のために活動レベルの測定を提供する。ユーザがより活動的であるようになると、ユーザの動作を記録するために、特に、その動作が急速であるならば、サンプリング・レートを増加することができる。例えば、ジョッギングは、突然の動作を含み、遅いサンプリング・レートは、たとえ、ユーザが、一般的には、同じ位置にあるとしても、個人の動きを十分に捕えることができない。適切なサンプリング・レートを決定するために、図２４で示すように、パーソナル・デバイスは、ユーザの相対的あるいは平均的位置を決定することができる。ユーザの平均的位置を用いて、サンプリング・レートを決定する単純な方法は、ユーザのＳＭＡを計算することなく行うことができる。この方法を用いて、パーソナル・デバイスは、ユーザの平均位置が立位である間は、より高いサンプリング・レートを、ユーザの平均位置が座位である間は、中間あるいは、より低いサンプリング・レートを、ユーザの平均位置が、水平位、または、仰臥位である間は、最も低いサンプリング・レートを使うことができる。

代替的に、このパーソナル・デバイスは、図２５に示される方法を使う。加速度計データを所定の時間サンプリング（ステップ２５０２）した後に、パーソナル・デバイスは、平均位置とＳＭＡを計算する（ステップ２５０４）。ユーザが活動的であるならば、ＳＭＡも、また、より高い。サンプリング・レートは、「高」または「低」の２つのオプションを有することができる、あるいは、活動レベルによって規定される範囲を有することができる。例えば、ＳＭＡがウォーキングのような穏やかな活動の範囲にあるならば、中程度のサンプリング・レートを使うことができる。ＳＭＡが、ランニングやバスケットボールのような激しい活動の範囲にあるならば、より高いサンプリング・レートを使うことができる（ステップ２５０６、２５１２）。しかしながら、ＳＭＡが低いならば、パーソナル・デバイスは、ユーザが、前と同じ位置にあるかどうか決定することができる（ステップ２５０６、２５０８、２５１０、２５１４）。そうでない場合には、サンプリング・レートは、前のレベルに維持するか、増加することができる（ステップ２５１４）。ユーザがアクティブでなく、位置を、座位から立位へ、水平位へと変化する場合には、活動的になりえるユーザを示している可能性があるから、これが行われる。関係するデータをミスしないことを確実とするために、サンプリング・レートを、維持するか、増加することができる。

ユーザの平均位置は、時間のその部分の間の加速度計におけるフォース・ベクトルを決定するために、カラムの各々の平均をとることによって決定することができる。加速度計の位置は、ユーザの腰またはウエストラインの上に一般に位置するように、図２３に示される。ユーザが立位にあるならば、フォース・ベクトルは、垂直＋／−３０度であると考えられる。これは、Ｘ軸が通常、ポジティブで、通常、その最大値の近くにあり、Ｙ軸が、通常、その最低限の近くにあるかどうか決定するために、Ｘ軸測定値とＹ軸測定値とを見ることによって決定される。ユーザが座位にあるならば、図２３において、３軸加速度計は、通常、個人の姿勢で規定される角度であることが分かる。ユーザが座ると、一般に、腰は、水平である脚部と、より垂直である胴体との間の角度に回転する。このフォース・ベクトルは、通常、垂直から３０ないし６０度の間であると考えられる。そのユーザが、水平であるとき、このフォース・ベクトルは、通常、垂直から６０ないし９０度の間であると考えられる。

３軸加速度計が、規定された軸にしたがって、向きが定められることを確実にするために、パーソナル・デバイスは、それが期待されるように方向付けされることを確実とするために、ベルトや衣料品にクリップされるように構築することができる。例えば、図６において、このパーソナル・デバイスは、ユーザ・ベルトにパーソナル・デバイスをアタッチするために、機械式クリップを使用することができる。

代替的に、パーソナル・デバイスは、例えば、図７に示される実施形態のように手首につけられるように造られることができる。この構成において、このパーソナル・デバイスは、エネルギー支出または他の測定セッティングを計算するために、座位および水平位に対して同じセッティングを使用することができる。パーソナル・デバイスが、足首または脚部につけられるように造られる場合には、このパーソナル・デバイスは、エネルギー支出または他の測定セッティングを計算するために、座位および立位に対して同じセッティングを使用することができる。

このパーソナル・デバイスは、ユーザが装着するか、ユーザにアッタッチすることができるか、接続されることができるように造ることができる。このパーソナル・デバイスは、垂直軸と水平の軸を決定するために較正することができる。される。これを行うために、このパーソナル・デバイスは、ユーザに、立つこと、座ること、および、横になることを促し、垂直軸を規定するために、重力を用いて、各々の状態を記録する。１つの実施形態において、この決定は、３つの軸加速度計を使って行われることができる。このパーソナル・デバイスは、更に較正するために、ジャンピングあるいはウォーキングのような代替の行動をユーザに促すことができる。

生体インピーダンスまたはバイオ共鳴測定をするために、パーソナル・デバイスは、消化、活動レベルおよび***置による、測定におけるバリエーションを減らすために、一日を通した標準的な間隔で、指定された時刻に、測定をすることができる。しかしながら、人の日々の予定は、変動するものであり、ある状況において、測定の標準化に頼ることはできない。補償するために、このパーソナル・デバイスは、いつ生体インピーダンスの測定を行うべきか決定するために、一般的な時間間隔とともに活動レベルを使用することができる。

図５１は、いつバイオ共鳴測定の生体インピーダンスをするべきか決定するためのシーケンスの１つの実施形態を示す。言い換えると、図５１は、いつ生体インピーダンス測定をするべきかについて決定する方法の１つの実施形態を示す。パーソナル・デバイスが不必要な測定およびメモリ空間の浪費を制限することを確実にするために、最小限のサンプル時間を使用することができる。このプロセスは、待機して、カウンター５１０２をインクリメントすることを含む。一旦、最小限の待ち期間に達する５１０４と、パーソナル・デバイスは、ＳＭＡが閾値５１０６の下にあるかどうか見てチェックすることによって、ユーザがリラックスした状態であるかどうか決定するために、ユーザの活動レベルを分析することができる。パーソナル・デバイスは、代替的に、または、追加的に、ユーザがリラックスした位置にあるかどうか決定するために、ユーザの平均位置を使うことができる。このリラックスした状態または位置は、測定の一貫性を増やすのに用いることができる。ユーザがリラックスした状態であり、ユーザの位置が最小限の時間不変である５１１２ならば、パーソナル・デバイスは、生体インピーダンス測定５１１４を完了するために、たとえば、先に述べたように、パーソナル・デバイスの露出した電極を保持するように回路に対して注意を喚起することによって、ユーザに対して注意を喚起することができる。これにより、パーソナル・デバイスが生体インピーダンス測定を実行するのを許用する。この測定は記録することができ、そして、カウンターはリセット５１１６できる。ユーザがリラックスした状態または位置にないならば、パーソナル・デバイスは、最大許容待ち期間に達した（５１０８）かどうか決定することができる。達していない場合には、パーソナル・デバイスは、ユーザが休むのを待ち続けることができる、あるいは、最大許容待ち期間に達する（５１０２、５１０４）まで、待つことができる。一旦、最大許容待ち期間に達するならば、パーソナル・デバイスは、ユーザ５１１０に対して注意を喚起することができる。これは、例えば、ＬＥＤまたはディスプレイのような視覚指標を使用して、スピーカのような聞き取り可能なフィードバックを通して、振動モータのような機械的なフィードバックを通して、することができる。あるいは、例えば、スマートフォン、コンピュータ、あるいは、例えばテレビまたはリモートディスプレイなどの他のディスプレイコンポーネント、例えば、図５２に示されるディスプレイなどのような代替のコンポーネントにプロンプトを送ることができる。
ＶＩ．［再構成可能なセンサ − 付加的測定］

上で示したように、図５３に示される生体インピーダンス測定回路５３００を用いて、ユーザ５３２０の上で、生体インピーダンス測定を行うことができる。図５３は、パーソナル・デバイス５３２０に関して記述したブレスレット構造、あるいは、回路を完成すために、両手でユーザがコンポーネントを持つ他の任意のデザインを使用する、４−ワイヤー生体インピーダンス測定回路の系統図を示す。図示された実施形態における生体インピーダンス回路は、マイクロ・コントローラ５３０２、波形生成器５３０４、ディジタル−アナログ変換器５３０６、反転ユニティ増幅器５３０８、抵抗器５３１２と増幅器５３１００とを含む電流センサ、計測アンプ５３１４、利得位相検出器５３１６、および、アナログ・ディジタル変換器５３１８を含む。作動において、生体インピーダンス測定回路は、１つの腕から別の腕まで胴全体にわたって、など体全体にわたって実および虚インピーダンスを測定するのに用いることができる。

１つの実施形態において、生体インピーダンス測定回路は、電極を使用して生体インピーダンス測定をするのに使用することができ、例えば、電極を使用して心拍数または表皮抵抗のような他の生体ファクタを測定するために再構成可能である。例えば、図５４は、心拍数測定を行うために、再構成可能な生体インピーダンス測定回路を示す。この実施形態では、一般に測定回路は、マイクロ・コントローラ５４０２、興奮サブ回路５４５０、測定サブ回路５４５２、および、２つのセンサのペア５４５４（例えば、電極）を含む。一般に興奮サブ回路は、波形生成器５４０４、ディジタル−アナログ変換器５４０６、および、センサの第１のペアに結合されたオペアンプ５４０８を含む。測定サブ回路５４５２は、一般に、興奮サブ回路５４５０に結合された電流センサ５４１０、５４１２（例えば、オペアンプ）、第２のセンサのペアに結合された電圧センサ５４１４（例えば、オペアンプ）、利得位相検出器５４１６、および、アナログ・ディジタル変換器５４１８を含む。測定サブ回路５４５０は、また、電圧センサ５４１４の出力を、直接アナログ・ディジタル変換器５４１８に接続するバイパス・サブ回路５４５６を含む。別の例として、図５５は、皮膚のローカル・レジスタンスを測定するように再構成可能な生体インピーダンス測定回路を示す。そしてそれは汗を示すことができる。この実施形態では、一般に、測定回路は、マイクロ・コントローラ５５０２、興奮サブ回路５５５０、測定サブ回路５５５２、および、センサの２つのペア５５５４（例えば電極）を含む。興奮サブ回路５５５０は、一般に、波形生成器５５０４、ディジタル−アナログ変換器５５０６、および、センサの第１のペアに結合されたオペアンプ５５０８を含む。この測定サブ回路５５５２は、一般に、興奮サブ回路５５５０に結合された電流センサ５５１０、５５１２（例えば、オペアンプ）、センサの第２のペアに結合された電圧センサ５５１４（例えば、オペアンプ）、利得位相検出器５５１６、および、アナログ・ディジタル変換器５５１８を含む。この測定サブ回路５５５２は、また、興奮回路５５５０を選択的に、センサの第１のペアの内の１つと、センサの第２のペアの内の１つとに結合するためのバイパス・スイッチ５５２２を含む。この測定回路５５５２は、また、電流センサ５５１０、５５１２の出力を、直接アナログ・ディジタル変換器５５１８に接続するバイパス・サブ回路５５５８を含む。

図５４を更に詳細に記述すると、生体インピーダンス測定回路は、心拍数を測定するように再構成することができる。生体インピーダンス測定回路は、マイクロ・コントローラが電極において直接電圧振幅を測定することを可能にするオプションのバイパス・ライン（またはバイパス・サブ回路）を含むことができる。この実施形態では、波形生成器からの生体インピーダンス測定のための刺激信号は消される。バイパス・ラインを通して感知電極において測定された電位は、つぎに、ＡＤＣによるディジタル測定に変換され、マイクロ・コントローラに送られる。これは、コンポーネントが、心臓の電気機械機能によってつくられた電位を測定するのを可能にする。この電位は、また、図５４にも示される。計装用増幅器からの信号は、心臓の信号の測定に寄与しない周波数成分を除去するために、電気フィルタ回路（図示せず）を通して選択的に送ることができる。つぎに、ＡＤＣに送られる。

上で示したように、心拍数測定は、ユーザの現在の状態について、コンポーネントに追加情報を提供するために、生体インピーダンスまたはバイオ共鳴測定の前か後に、行うことができる。この追加情報は、各々の測定がユーザの位置と状態と相関しているならば、生体インピーダンス・データを正規化するのに用いることができる。

図５５の図示された実施形態において、生体インピーダンス・バイオ共鳴測定回路は、２つの電極の間で皮膚のローカル・レジスタンスを測定するように再構成することができる。例えば、オプションのバイパス・スイッチを、ローカル・レジスタンスを測定するために、回路を再構成するために使用することができる。この実施形態では、スイッチは、第１の刺激電極の近くの感知電極を接続するのに用いられる。コンポーネントが手首につけらるブレスレットとして造られている場合には、常に前腕と接触しているブレスレットの内部の上の２つの電極は、この実施形態において、使用される。皮膚と接触していることによって、この２つの電極は、電気皮膚反応（Ｅｌｅｃｔｒｏｄｅｒｍａｌ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）、または、小さな領域における皮膚のレジスタンスの測定を可能にする。ブレスレットが皮膚と接触していない場合には、コンポーネントは、それが装着されていない、または、ユーザの測定をすることができないことをユーザに対して注意を喚起することができることができる。一旦、皮膚がコンポーネントと接触するならば、コンポーネントは、皮膚のレジスタンスを測定することによって、皮膚の上の汗の量を決定することができる。より多くの汗がたまるにつれて、レジスタンスは減少し、それは抵抗器Ｒによる電流の増加として感知される。計装用増幅器の出力は、つぎに、ディジタル測定に変換するために、ＡＤＣに提供され、マイクロ・コントローラに提供される。上で示したように、汗の存在を測定することによって、コンポーネントは、消化レベルを推定することができる。ユーザが汗をかくと、消化状態は低下し、体の中で電解質濃度を上昇させ、測定されるＴＢＷを低下させるからである。
ＶＩＩ．［行動修正］

本願発明の１つの実施形態における、行動修正システムは、ユーザの現在の生理的な状態、ユーザの行動と位置、ユーザの周囲の環境、ユーザの周囲のデバイスと物品の測定値をすることができるコンポーネントのネットワークを含む。また、ユーザが、データを受信し、また、システムに情報を入力するためのユーザ・インタフェースを有する。コンポーネントのこのネットワークは、ＲＦ信号または誘導電力を使って、お互いを起動させることを可能にすることができる。または、その起動は、動作ベースでありえる。これらのコンポーネントは、速い情報伝達とストレージを提供することができ、データを収集することができ、オンライン・ストレージと、追跡システムに入れることができるように、インターネットに接続していることさえできる。コンポーネントは、例えば、バッテリーなど、エネルギー格納素子によって電力供給することができる。あるいは、有線または無線の接続から、直接、別のデバイスへの電力供給をすることができる。また、基本的に、いかなる充電接続も使うことができる。コンポーネントは、データ情報に同期させることもできる。たとえば、ＵＳＢを通してコンピュータに接続しているとき、装着可能デバイスは、チャージすることができるが、しかし、そのデータ履歴をコンピュータに同期させることもできる。加えて、このネットワークは、コンポーネントの間でシェアするデータをダウンロードし、そして、クラウド計算デバイスまたはリモートサーバーに、遠隔に格納するハブまたはハブのセットを含むことができる。これは、ネットワーク化されたコンポーネントによって要求されるメモリおよび処理パワーを、減らし、それらを、より小さくし、よりコストを低減し、そして、それらの電力消費量を減らす。図５６は、行動修正のためのフィードバックとパターン学習サイクルを有する行動修正方法５６００の１つの例を示す。方法５６００は、ユーザの行動と環境をモニタすること５６０２、データを分析して、行動のキー領域を識別すること５６０４、分類すること、整列させ、学習し、参照し、状況を規定すること５６０６、および、行動修正の活動と影響を入れ込むこと５６０８のステップを含む。

一般に、行動修正システムの１つの実施形態の例は、推奨、自動的な更新、警告、リマインダ、および、進展情報をユーザに提供することによって、ユーザの行動またはユーザの環境を変えるのに用いることができる。これらの情報の部分は、また、ユーザの約束の電子カレンダー、電子食料雑貨リスト、および、例えば、天気データベースのような外部資源からのデータを含むことができる。行動修正を達成することに補助するために、システムは、コンポーネントが収集したデータ、ユーザによって提供される情報、そして、活動、気分、人の健康、ダイエットへの変化についてのデータの相関関係に基づいて、決定をすることができる。

コンポーネントのこのネットワークは、ユーザによって身に着けるか、運ぶことができる、あるいは、ユーザによってすでに着られているか、運ばれている物品に埋められることができるデバイスを含む。１つの例は、皮膚測定、心拍数、溶存酸素のレベル、そして、体温を測定することができる腕時計を含むことができる。別の例は、ユーザのベルトのデバイスとして着用できる歩数計である。あるいは、それはベルト、靴、または、衣類など他の物品に埋め込まれることができ、同じ情報を集めることができる。これらのデバイスは、ユーザの皮膚に、直接、着けることもでき、あるいは、ユーザに埋め込むことさえできる。例えば、ステッカーまたは一時的に付着するフレキシブル回路を、特定の期間にユーザがかいた汗の量を測定するために、ユーザに着けることができる。別の例は、生物測定情報を収集することができるだけでなく、ワイヤレスで充電するとともに、ワイヤレスでそのデータを送信することができるペースメーカや血糖検出装置のような埋め込み医療装置である。この充電は、充電だけでなく、ベースとデバイスとの間でセキュアなデータ・インタフェースを提供する誘導結合システムを通してできる。

これらのデバイスは、また、ユーザ・データの恒常的な（またはほぼ恒常的な）ストリームを提供するために、互いに通信することができ、また、いつ、１つのデバイスが、ネットワークから取り除かれたかを検出することもできる。この場合、システムは、そのデバイスが、最後に検出された（ＧＰＳ信号に基づく）位置が、レストランや他の公衆的な場所など置いておかれるのに許容できない位置であるかを決定することができる。

加えて、これらのコンポーネントは、有線接続または無線接続を通して、互いから電力供給することができる。例えば、本願発明に従うデバイスは、ハブへ、あるいは、ハブからデータを転送している間に、ハブによって充電されることができる。この無線充電は、データ接続を始めるのに用いられることができ、情報の伝送を促す。このデバイスは、同様に、他のデバイスまたはセンサに電力供給することができる。例えば、このデバイスは、体につけられている取り外し可能なセンサに、電力を提供することができる。これらは、裏が粘着性のスキンパッチ、ＲＦＩＤタグ、歩数計、または、他の着用可能センサを含むことができる。これらのセンサは、デバイスへ、歩いた歩数、距離、心拍数、発汗、消化、体温、または、他のいかなるタイプの生物学的データを含む情報を提供することができる。これは、それは、ブルートゥースまたはＷｉＦｉのようなより長距離の無線データ接続でな可能でない、遠隔センサの使用を可能にする。

このネットワークは、ユーザ・インタラクティブ・コンポーネントを含むこともできる。これらのコンポーネントは、例えば、図３８に示される衣料品のようなユーザに着用されたデバイスからの近接信号によって起動することができる。コンポーネントは、例えば、タイマー・ベースのイベントのようなイベントによって起動されることもできる。コンポーネントが、運動またはタイマー・ベースのイベントから起動された場合には、それは、ユーザが着用している他のデバイスを起動する近接信号を送信することができる。一旦、デバイスが接続を確立すると、ユーザが誰であるかを特定する情報、ユーザの現在のステータス、および遠隔装置が収集している情報を、伝送することができる。例えば、冷蔵庫のデータ転送プロトコルは、ドアが開けられたときに、起動することができ、限定された範囲の中で最も近いユーザへの接続を始める。一旦、ユーザが識別されるならば、冷蔵庫またはユーザが着用したデバイスは、ユーザに、どの食物であるか、どれだけの量を取ったかを識別するように促すことができる。代替的に、冷蔵庫は、冷蔵庫内にある棚ユニット、容器内での食物と量を識別することができるようにすることが可能である。そのような場合には、冷蔵庫は、ユーザが着用しているか、運んでうるデバイスに、何がとられたかに関する情報を送ることができる。

別の例は、ユーザが乗ることによって起動することができるバスルームの秤である。代替的に、ユーザに着用されているか、運ばれているデバイスは、体重計が最後に使われてから、あまりに長くたっている場合には、ユーザが体重計に乗るべきかを決定することができる。一旦、体重計と、ユーザが着用しているか、運んでいるデバイスとが、一緒に同期すると、体重計は、体重を表示することができ、また、遠隔装置にそのデータを送信する。体重計が、ユーザが着用しているか、運んでいるデバイスが、測定を変えるのに十分な体重を有することを検出する場合には、体重計は、前記デバイス／物品の推定重量によって記録された体重を調整することができる。加えて、この体重計は、生体インピーダンス分光法またはバイオ共鳴を用いて体脂肪量（ＦＭ）と除脂肪量（ＦＦＭ）を測定できるにすることが可能である（下で更に詳細に解説されるように）。このデータは、オンボード生体インピーダンスまたはバイオ共鳴測定回路を較正するのに用いられるデバイスに送信することができ、エネルギー支出と比較してカロリー摂取量を計算するのに用いることができ、格納して、遠隔計算デバイスによって分析されるために、後にハブへ伝送することができる。または、それらの任意の組合せが可能である。代替的に、このデータは、直接、ハブへ伝送することができる。

別の例は、リモート・コントロールで起動されるテレビジョンである。一旦、起動されると、テレビジョンは、指定された範囲の中でユーザの全てと同期することができる。アンテナは、前方の指定された範囲のユーザが認識されるように、指向性アンテナとして作られることもできるが、しかし、簡単には、後ろのユーザは検出されない。これは、テレビジョンの位置の近くであるが別の部屋にいるユーザが、検出されるのを防ぐ。テレビを見ているユーザが着用しているデバイスは、イベントを記録することができ、テレビは、いくらか（またはすべて）のユーザが、部屋を離れるが、テレビはつけっぱなしである場合に、どのユーザが範囲内かを定期的に（または連続的に）チェックすることができる。

これらのデバイスは、タッチ・スクリーン、ボタン制御インタフェース、音声情報を得るためのマイクロフォンまたはマイクロフォンのセット、およびスピーカ、トランスデューサ、または、他のいかなるタイプの音声出力装置、または、デバイスの種々の状態を示すＬＥＤを含む、ユーザと対話するための種々のユーザ・インタフェース方法を使用することができる。

このシステムは、また、位置ベース・センサおよび長距離ネットワーク接続で、デバイスが互いから特定の距離の範囲内であるが、しかし、それらの近接ベース・センサや通信システムの範囲の外であるとき、互いに交互作用することを可能にすることができる。例えば、ユーザが運んでいるデバイスは、ＧＰＳレシーバで、ユーザが、例えば、ホテルのような建物に入るときを検出ことを、可能にすることができる。代替的に、建物のロビーは、近接ベース・システムで、ロビーに入るユーザを検出することを可能にすることができる。一旦、検出すると、ホテルのコンピュータシステムは、ユーザに、（事前に部屋を予約してあった場合には）彼らの部屋が準備できていること、彼らの部屋番号と位置、および、ユーザが要求することができるいかなるインストラクションも知らせるために近接ベース・メッセージ、ＳＭＳメッセージ、または電子メールを送ることができる。ホテル・コンピュータシステムは、つぎに、ユーザの予約された部屋のドアロックに、ＬＡＮネットワークのような通信ネットワークを通して、メッセージを送ることができる。この信号が受信される場合、ユーザ・デバイスがドア自体の近傍にある場合、このロックはアンロックすることができる。または、それはアンロック・コードで可能にすることができる。符号システムが使われる場合には、ユーザが運んでいるデバイスは、ホテル・コンピュータシステムからコードを受信することができ、ユーザが入力する数値コードを提供することができる。あるいは、つぎに、そのデバイスはドアの近くにくると近接システムを通してドアロックに送信されるコードを提供することができる。例えば、携帯電話は、ＧＰＳシステムで、ユーザがホテルに入ると、ホテルに対して注意を喚起することを可能にすることができる。そして、応答において、ホテル・コンピュータシステムは、携帯電話にアンロック・コードを送る。ユーザが、ユーザの部屋のドアに接近すると、携帯電話を、近接ベースＲＦシステムを用いたキーとして使うことができる。あるいは、誘導インタフェースまたはＲＦＩＤ／ＮＦＣデバイスとして使用することができる。

別の例は、ユーザがレストランの近接センサ・ネットワークの近傍に入ると、例えば、メニュー、スペシャルのリスト、または他の情報のような情報を自動的に、ユーザの電話にダウンロードするレストラン位置であることができる。代替的に、ユーザの電話は、ＧＰＳレシーバを備えていることができ、レストランのコンピュータシステムに、近接通信ネットワークを通して直接、または、レストラン情報をダウンロードするインターネット接続を通して、自動的に通信するように構成することができる。

デバイスのこのシステムは、例えば、ブルートゥース、ＺｉｇＢｅｅ、Ｗｉ−Ｆｉ、ＮＦＣ／ＲＦＩＤなど、いくつかの異なる無線通信方法、および、例えば、インターネット接続、ＵＳＢ、ＦｉｒｅＷｉｒｅ、ＬＡＮ、Ｘ１０、または、その他のそのような通信トポロジーのような多数の有線通信方法の上の遠隔装置に、通信することができるハブ（のセット）または中央デバイスで可能にすることができる。このハブは、デバイスに接続することができ、デバイスから情報をダウンロードし、そして、その情報を、（例えば、ハードディスクまたはデスクトップ・コンピュータなど）大規模メモリ格納デバイスの中央データ格納領域へ伝送することができる。あるいは、インターネットを通して、リモート・ストレージ位置またはサーバに送ることができる。

このハブは、また、デバイス更新、インストラクション、警告、または、それらを更新することができるように遠隔装置に送り返されすことができるイベント情報を受信することができる。最後に、このハブは、ローカル・ネットワーク接続や、または、ユーザが着用も持ち運びもしない、例えば、サーモスタット、テレビジョン、光源装置、運動マシン、あるいは、ユーザが対話することができる任意の他の非移動であるか半移動デバイスのような遠隔装置をコントロールするインターネット接続を通して、のいずれかの有線接続によってメッセージを送ることができる。

システムは、直接または間接的にカロリー摂取量を追跡することができる。それは、いかなる方法の組合せを用いてでも直接、カロリー摂取量を追跡することができる。例えば、ユーザのデバイスは、どの食物を、どれだけの量、ユーザが取り、食べているのかを検出するために、食物包装または家庭用器具に通信することができ、ユーザが食事の写真を撮ることができ、画像処理プロセッサが、栄養値やカロリー値を決定することを可能にし、ユーザは、レシートまたは製品ラベルの写真を撮ることができ、あるいは、ユーザは、食物と量を具体的に調査に入力することができ、または、他のユーザは、データ入力（たとえば携帯電話の上で動いているプログラム）を促すことができる。カロリー摂取量を追跡する他の手段は、冷蔵庫、食料品置場棚、または、他の在庫管理ハードウェアが、特定のユーザの近傍にある間に、製品の除去を決定することができる在庫管理を含むことができるこれは、例えば健康モニタ・デバイスなど、ユーザによって運ばれているデバイスを、ユーザが実際に、その製品を実際に除去したのかを決定するように促すことができる代替的に、システムは、ユーザを促すことなく、その製品がユーザによって実際に消費されたことを判断することができる。加えて、レシピを管理している機器または計算デバイスまたは自動料理のセットアップは、デバイス、ブリッジ、または、他のネットワーク化された通信プロトコルと、準備されている食物について栄養的な情報を提供するために、通信することができる。

システムは、また、コンピュータ、タブレット、モバイル電話、または、他のタイプの計算デバイスのような、ユーザから、直接情報を収集することができる入力装置を含むこともできる。ユーザに彼自身または彼女自身について情報を入力させることによって、システムは、直接測定するのが難しいかもしれないユーザについて情報を収集することができる。例えば、図５７−５９に示される調査から集められる情報は、いくつかのバックグラウンド医療情報に基づいて、人について特定の生物学的ファクタを予測するのに用いることができる。ユーザは、身長、性別、年齢、人種、その他の個人情報のような情報をさらに提供することができる。図５７は、テスト・データと定義済みテスト基準を通して、遺伝子素因を使用して追加データを収集するソフトウェア・アプリケーションのための１つの可能な入力画面５７００を示す。図５８は、予測された遺伝子型に達する医者のレポートの特定フィールドを使用するソフトウェア・アプリケーションのための１つの可能性な入力画面５８００を示す。図５９は、予測された遺伝子型に達する医者のレポート無しで、特定のフィールドを使用するソフトウェア・アプリケーションのための１つの可能性な入力画面５９００を示す。
Ａ．［イベント・パケット通信］

行動修正システムがコンポーネントから受信される情報を追跡する目的で、システムは、イベント・ログを生成することができる。

図６０は、イベントのログエントリー６０００の例を示す。具体的には、イベント・データは、データを、どのように、イベント・ベース・パケットを形成するために、コンポーネントのネットワークによって収集することができるかを示す。これらのイベント・パケットは、ＦＭ、ＦＦＭ、心拍数、表皮抵抗（汗）、体温、血圧、コレステロール、または、他のいかなるタイプの計測可能な生体データのような生物測定データ６０１０を含むことができる、イベント・パケットは、また、例えば、ＳＭＡ、平均または現在位置、または、他の加速度計ベース測定など、ユーザの現在の活動６０１２レベルも含むことができる。ユーザの位置６００４は、ＧＰＳ信号によって、または、近くのハブから受信される情報から決定することができる。例えば、ハブは、コンポーネントによって記録されることができる、メール・アドレスや部屋情報を送信することができる。加えて、このパケットは、前のデータパケット６０１６からの総エネルギー支出を含むことができる。このパケットは、現在の活動６０１２、以前の活動６０１４、および、気分６００６を含むことができ、パケットは、近くのデバイス６００８のリストを含むこともできる。これは、ＳＭＡの合計、Ｅ（ｔ）、または、総エネルギー支出を他の測定として表すことができる。各パケットに対して、いくらかの情報が、種々の理由のためになくなっているかもしれない。これらのブランクは、システムによって無視されることができる。各々のパケットは、日時のタグ付をされる６００２。

パーソナル・デバイスは、また、それらの識別、タイプ、および、選択的にそれらの現在状況または位置を含む近くのコンポーネントのリストを構築することができる。これらのコンポーネントは、同じユーザにより着用される他のパーソナル・デバイス、または、同じユーザによって着用される遠隔センサ、図３５、３３、および、３４に示されるようなユーザに着用されるセンサであることができる。加えて、これらの近くのコンポーネントは、近くにいる別のユーザにより着用されるセンサまたはパーソナル・デバイスであることができる。これらのコンポーネントは、室温を通信するサーモスタットのようなパーソナル・デバイスに情報を提供する遠隔センサまたは識別デバイス、活動のタイプを通信する運動装置、または、体重測定を通信するスケールであることができる。

このパケットは、彼らの気分、ストレス・レベル、エネルギー・レベル、または、他のタイプの感情または生理的な情報を示しているユーザからのタグを含むことができる。これらのタグは、更なる分析のためにユーザのカレントステータスとともに格納されることができる。この情報は、タッチ・スクリーン、ボタン・インタフェース、または、他のタイプのユーザ・インタフェースを用いたパーソナル・デバイスへの入力であることができる。代替的に、ユーザは、例えば、携帯電話またはパソコンなどネットワーク化されたコンポーネントに情報を入力することができる。このエントリは、ハブ、パーソナル・デバイス、または、更なるイベント・データと結合されるサーバ・ベースの解析ツールへ送られることができる。

これらのパケットは、収集して、パーソナル・デバイスの上に蓄積することができ、情報の各々の部分を、パーソナル・デバイスに記録することができる。代替的に、パーソナル・デバイスは、値のいくつかを測定することができ、他の遠隔センサ、または、ハブと通信することによって、他の値のいくつかを収集することができる。このハブは、また、パーソナル・デバイスに加えて、または、それの代わりに、情報を収集し、蓄積することができる。ハブの上の情報収集によって、データは、ハブによって、または、例えば、パソコン、携帯電話、または、サーバ・ベース計算デバイスなど、インターネット接続コンポーネントによって処理することができる。
Ｂ．［データ伝送］

コンポーネントとその周囲との間の情報の伝送は、多くの異なる方法によってトリガーされる。いくつかのトリガーは、物理測定の最大の時間必要条件、位置または活動の変化、彼らの気分または感情などユーザからのタグを付けられた入力、または、ハブまたは他のコンポーネントからのＲＦウェイクアップ・パルスを含むことができる。

パーソナル・デバイスがイベント・パケットを記録するためにトリガーされるとき、それは、図６３のフローチャートに示される方法６３００によって処理することができる。それは、イベントを記録するためのシーケンスを含む。図示された方法において、行動修正コンポーネントは、加速度計データ６３０２を記録し、トリガーが起こる６３０４かどうかをチェックし、無線ウェイクアップ６３０６を使用して、パーソナル・デバイスの近傍にあることができる近くのコンポーネントまたはハブを決定することができる。一旦、これらのコンポーネントが識別されると、必要であるか利用できるデータは、コンポーネント間で伝送することができる。パーソナル・デバイスは、生体インピーダンスとバイオ共鳴測定が、望ましい６３０８、および、ユーザに対して注意を喚起する６３１０かどうかを決定することができる。パーソナル・デバイスは、例えば、気分６３１２または感情の調査６３１４の応答または他のタイプの情報のようなユーザ入力が望まれるかどうかを決定することができる。一旦、このデータが集められるならば、パーソナル・デバイスは、データをハブ、または、他のインターネット接続コンポーネント６３１６へ伝送することができる。代替的に、パーソナル・デバイスは、不揮発性メモリの中の記録されたパケットを格納するように構成することができる。あるいは、ハブまたはインターネット接続コンポーネントが近傍にないならば、パケットを格納し、一旦、パーソナル・デバイスの近傍に来ると、ハブまたはインターネット接続コンポーネントへ伝送することができる。

このトリガーは、イベントの多くの異なるタイプであることができる。例えば、ユーザが、活動レベルまたは平均位置を突然変える場合には、パーソナル・デバイスは、１つの状態から別の状態への変化に注意するために、イベント・パケットを記録することができる。代替的に、パーソナル・デバイスは、生体インピーダンスとバイオ共鳴測定、心拍数測定、または他のタイプの物理的測定に対して、タイムアウト警告からトリガーされることができる。加えて、コンポーネントは、ＲＦウェイクアップ信号によってトリガーされることができる。それは、ハブまたは他のコンポーネントの識別の成功という結果となることがありえる。ウェイクアップ信号が、ハブまたは他のコンポーネントの識別とともに検出されるとき、パーソナル・デバイスは、ユーザは、新しいハブの識別に基づいて、位置を変えた、あるいは、近傍の新しいコンポーネント、または、もはや近傍にはない以前のコンポーネントに基づいて、活動を変えたことを決定することができる。

各トリガーに対して、このパーソナル・デバイスは、気分、感情、または、近傍のコンポーネントから決定することができない他のデータを示す入力の応答のためにユーザを促すことができる。例えば、パーソナル・デバイスは、位置を示すことができるいかなるハブの範囲にはない。この状況において、パーソナル・デバイスは、ユーザに、データパケットで含まれる位置を入力するように促すことができる。
Ｃ．［行動識別］

これらのイベント・パケットに、気分または感情タグで、タグ付けをするだけ、このシステムは、イベント・パケットを行動と活動と結びつけ始めることができる。加えて、特定の気分または感情に対する最高の因果関係を決定するために、システムは、現在と前の状態を分析することができる。イベント・パケットが収集されたあと、このデータは分析されることができる。あるいは、それは、現在と前の活動、位置、および、連結成分を記録することができる各々のイベント・パケットの中に含むことができる。気分または感情における変化の一番の原因を理解することによって、システムは、識別されたパターンに基づいて、気分または感情での変化を予測し始めることができる。

図６１は、行動修正方法に関連して使用することができる気分、行動または両方のログの分析を示す。例えば、この方法は、ユーザ６１００によって入力される高いストレス・タグの分析を含むことができる。そのシステムは、ストレス６１０６の徴候に先行したかもしれない任意の状態とならんで、ストレス６１０４の状態との両方に対する活動の典型的なレベルを識別することができる。高いストレスのための、例えば、心拍数、汗、および体温のような生物測定データ６１０２の典型的な測定が、同様に含まれることができる。高位の位置のリストと、位置と関連したコンポーネントは、また、６１０８−６１１２で作られることができる。代替的に、最も一般の位置と、最も一般のコンポーネントのリストは、別々に行われる。パターンを識別することによって、システムは、ユーザがもう一度ストレスを感じているようになりそうであるか、いつなるか、を決定するために、ユーザの現在および前の状態を分析することができる。

図６２は、一定時間にわたりデータを分析することができる健康モニタリング・システムの例示的な分析ログ６２００を示す。同じ期間６２０２の間総エネルギー支出とともに、開始・終了期間６２０４の間身体組成を計算することによって、システムは、ユーザ６２０６のカロリー摂取量を計算することができる。システムは、選択的に、開始および終了身体組成６２０８を、全分析時間長よりも短い、サブセット時間に対してとる。例えば、システムは、１ヵ月の期間の間にわたって、ユーザのカロリー摂取量を分析することができる。ここで、開始、および、終了身体組成測定は、最初の週と、第４週めの週との分析の平均値になる。図６４は、日々の健康ログ例を示す。健康ログは、手動よび自動タグを含むことができる。イベントを追跡しているデータのストリームに、各々のコンポーネントは貢献することができる。また、カロリー支出を計算するときの参照として、カロリー・テーブル、対、体重と速度が示される。

行動は、活動、位置、生物測定データ、そして、ユーザが対話しているコンポーネントを結合し、そして、パターンを検出することによって、識別することができる。これらの行動は、働くために彼らの通常のルートをドライブしている間にドライバがふるまうように単純でありえる。あるいは、ユーザが、仕事または仮定の環境で他の人と対話するように複雑でありえる。行動が識別されるとき、データプロセッサは、総カロリー摂取量、ストレス・ファクタ、および、ユーザの生活内の関係に基づいて、ライフスタイルを形成するために、行動を結びつけ始めることができる。そのようなライフスタイルの心理的効果は、ユーザ・タグの数とタイプ、ポジティブな関係の数によって測定されることができる。そして、また、身体的影響に現れることもできる。そのようなライフスタイルの身体的影響は、ユーザの体重、血圧、睡眠習慣、および、活動レベルを追跡することによって測定することができる。

一旦、これらの行動とライフスタイルが識別されると、データ処理ユニット（ラップトップ、携帯電話、またはタブレットのようなモバイル・コンピュータ、または、デスクトップ・コンピュータまたはインターネット・サーバのような中央データ処理マシン上、または、基本的に、いかなる他のコンポーネントの上のいずれでも）は、ユーザの行動と最終的には彼らのライフスタイルを修正し始めるために、活動と栄養の変化を推奨することを始めることができる。これらの推奨は、所望の結果の目標行動または目標行動のセットに基づいて、作られる。例えば、ユーザが痩せたいならば、プログラムは、異なるレストラン、自宅における異なるレシピ、または、ユーザの代謝を改善するようにするサプリメントを提案することによって、異なる食習慣を推奨することができる。使用されるレシピは、ユーザの買物リストに、つぎに、店にいくための項目を自動的にアップロードすることができる。あるいは、ユーザが、価格と量の限度を設けて、自動システムをセットアップするのを好むならば、自動的に発注することができる。サプリメントは、ユーザに必要な量で、錠剤または液体のディスペンサで自動的に出すことができる。プログラムは、また、活動の長さ、努力のレベル、および、ワークアウトのタイプ（筋肉増強、対、心臓、対、ウォーキングのみ）に関して、ユーザのライフスタイルに合う活動への提案をすることによって、活動のレベルで、変化を推奨することもできる。これらの活動は、単に、ユーザが通常燃焼するより多くのカロリーを消費することを目標とすることができる。あるいは、ユーザが、一度に食べること、いつも不健康なものを食べることを防ぐ活動であることができる。時間とともに、システムは、決められたゴールに対してユーザの進展を追跡し、調整をすることができる。例えば、進展が決められたゴールに合っていない場合には、調整をすることができる。

行動修正のためのゴールは、ユーザによって、または医者によって、入力することができる。あるいは、プログラムが、悪い、または、可能性として危険な習慣またはユーザのライフスタイルを検出する場合には、プログラムによって示唆することができる。あるいは、提案されたゴールのセット・リストからアップロードすることができる。または、それ組合せが可能である。一旦、ゴールが確立されるならば、システムは、修正を要求する行動を決定し、どのようにそのような変化を助言するセット・フォーミュラを使用することができる。または、システムは、可能性がある変化のサブセットを使うことができ、提案し始め、そして、それらがどれくらいよく働いたかについて基づいて、提案を調節する。例えば、高血圧と戦っている人は、医者によって入力されるゴールを有することができ、特定の体重、血圧、および、ナトリウムの摂取量レベルを目標とする。システムは、ナトリウムと脂肪分が高い食物を避けるように推奨し、実行の間、高血圧を防止するために、とても酸素を使うが、低い努力レベル状態にある活動を提供することができる。そして、まわりにある人々へ、避ける、あるいは、関係を改善するように提案する。ユーザが、どの食物を避けるべきかについてのメッセージに、それらを食べ続けることによって、応じないならば、あるいは、ユーザの体が、単に、ダイエットから特定の食物を取り除くことによって、反応しないならば、システムは、ユーザが楽しむことができる食物の他のオプションを与えることによって、その提案を変えることができる。

別の例は、マラソンに備えてトレーニングしたい人である。ユーザは、レース日付と距離を選ぶことができ、システムは推奨された活動、栄養剤、そして、ユーザが彼または彼女の目標に達するのを助けるトレーニング計画を提供することができる、システムは、また、おそらく、短い時間枠内に特定のゴールに備えてトレーニングするのは無理であると、ユーザへの警告を提供することもできる。そして、代替的なゴール（おそらくより遠い日付のより短いレース）を提案することができる。

システムは、また、決められたゴールに対してユーザの進展を追跡するように構成することもできる。例えば、ユーザが、目標体重をセットすることができ、ユーザのターゲットに対する現在の進展を追跡するためだけでなく、また、ユーザが進展している理由を見るために、収集されたデータを使用することができる。

システムは、人の予定に対して変化を提案することもできる。スケジュール変更は、彼らが特定の個人と交流する日時を変更し、交通遅れ、または、ストレスをつくる他の活動を避けるために、提案することができる。例えば、人が朝に起きるのに苦労しているならば、システムは、夜の代わりに朝に、ワークアウトを提案することができる。

システムは、また、ユーザが、例えば、より快適な人生を送るためになど、ゴール、に達するのを助けるために、システムの中のコンポーネントのためのセッティングまたは運転状態を変えることもできる。たとえば、パーソナル・デバイスは、体温の上昇、ユーザが眠ろうとする間の運動のレベルを検出することができ、そして、高すぎる環境温度に設定されていると判定することができる。ユーザが温度を変えるように提案するよりはむしろ、ユーザが快適であるようになるまで、システムは、室温を自動的に調節することができる。例えば、ユーザの温度が閾値に達する時、または、ユーザの活動レベルが標準に戻る時のように、ユーザのパーソナル・デバイスの上の測定がユーザが快適なことを示すまで、温度を、自動的に調節することができる。ユーザの快適さレベルは、システムによって予めプログラムされることができ、または、ユーザの入力に基づいてセットすることができる。この変化は、また、記録され、ユーザに対して一貫した就眠パターンを確実にするために何回も、繰り返すことができる。そして、ユーザが起きると、ユーザが、変化に気づいかされるべきかどうかを決めることができる。プログラムは、また、ユーザの行動が変化するにつれて、新しいセッティングを有するネットワークの中で、自動的にコンポーネントを更新することもできる。例えば、ユーザが、心血管の強さを改善すると、彼らのランニングのペースとともに彼らの歩いているペースは、速度を増加することができる。システムは、ユーザが歩いているか、走っているかどうか決定するために、新しい値を有するネットワークの中で、運動センサを更新することを選ぶことができる。

システムは、また、行動を修正する努力において、ユーザへの最新の情報を提供することもできる。例えば、ユーザが自動販売機に近寄るとき、システムは、その日の最新のカロリー値を、ユーザが、その日またはその週の間に、どれだけオーバするのか、または、どれだけ下回るだろうかを予想して、提供することができる。代替的に、システムは、ユーザの現在の行動を変えるようにするために、イベント・リマインダでユーザを促すことができる。例えば、プログラムは、翌日に、早朝ミーティングがあること、そして、テレビをオフにして、寝る必要があることをユーザをリマインドすることができる。別の例は、ユーザが昼食を取るために座る時である。そして、システムは、後で夕食ミーティングがあり、多分、昼食では、それほどたくさん食べてはならないだろうと、ユーザをリマインドすることができる。

ユーザに対する提供している勧告に加えて、システムは、ユーザに、データ、および他のタイプの収集し、計算されるか、さもなければシステムによって得られた情報へのアクセスを提供することができる。例えば、システムは、システム対応コンポーネントによって収集されたデータをユーザに提供することができる。そのデータは、特定の活動、あるいは、活動の組合せに関するものでありえる。別の例として、システムは、ユーザに、トラッキングデータ結果と有効性情報を提供することができる。ユーザに利用可能となるデータおよび情報は、そのユーザのデータおよび情報に限られていることが可能であり、または、それは他のユーザに対する、データおよび情報を含むことができる。それが、他のユーザからのデータおよび情報を含むならば、他のユーザのデータおよび情報は、匿名にすることができる。

システム推奨は、システムを通して収集されたデータおよび情報に基づいて、製品・サービス推奨を含むことができる。例えば、システムは、注文仕立ての製品広告を可能にする。システムは、そのユーザから収集されるデータおよび情報を評価することによって、ユーザに対する可能な製品推奨を識別することができる。データおよび情報は、ユーザは、特定の製品に対する関心を有するかもしれないことを提案することができる。少ない例として、ユーザによってしばしば行かれる位置、ユーザの活動のタイプとユーザの消費習慣は、単独で、あるいは、組み合わせて、システムが、ユーザにとっての可能な興味の製品やサービスを決定することを可能にすることができる。

システムは、動物を訓練するのに用いられることもできる。１つの実施形態において、デバイスは、動物のトレーニングのために提供され、それは、ここに記述されたパーソナル・デバイスに同様である。デバイスは、家の中にある他の遠隔コンポーネントと相対するペットの活動と位置を追跡するために、襟に埋め込むことができ、ペットの状況を追跡するのに用いることができる。例えば、このデバイスは、いつ、ペットがその食物皿に近いかについて検出するのに、近傍通信を使用することができる。そして、短い時間フレームの範囲内に、所有者に対して、ペットが洗面所に行く必要があることを、注意喚起することができる。システムは、ペットが、最後が洗面所に行った時から、どれくらいであったかについて時間を計ることもできる。そして、再び、所有者に警戒を促す、または、おそらく、ペットを庭に出すために、ペット・ドアを開ける。デバイスは、ペットがどれくらい家から行ったかについて決定することもでき、そして、ＧＰＳベースの位置確認システムを備えているならば、ペットを追跡することができる。ペットがあまりに遠くぶらつくならば、訂正トーンまたは電圧刺激を、ペットを修正するのに用いることができる。
ＶＩＩＩ．［インタラクション］

上の実施形態で記述されるコンポーネントは、これらの人々と動物の間でのインタラクションが、どのように、ユーザに影響を及ぼすかについて理解するために、他の個人あるいはペットとの近接ベース・インタラクションを使うこともできるに記載のシステム。例えば、時々ウィジェットと呼ばれ、ユーザに着用されるパーソナル・デバイスは、部屋の中のユーザと、そして、コンポーネントのどの他のタイプが存在するか、を決定するために近接ベース感知を使うことができる。多数の人々が会議室に集まっており、他の少数がコンポーネントの周辺にいる場合には、システムは、集会を、一種の会議に分類することができる。生物学的センサは、音声分析、心臓／呼吸／汗レート、そして、他の生物学的応答に基づいて、ストレスのレベルを検出することができる。これらのインタラクションは、時間とともに追跡することができる。あなたの関係のリストの誰がストレスを引き起こすか、誰が、あなたにリラックスさせ、およびは、これらの個人間のインタラクションに基づいて、他の反応を引き起こすかについて決定するために、

加えて、コンポーネントは他の同様のコンポーネントの近傍を決定することができて、応答を生成することができる。例えば、例えば、図６５、ダイアグラム６５００に示されるような互いをパスしている２台の車両６５０８、６５０６は、お互いを検出することができて、自動的にホーンを鳴らすことができて、明りをお互いに投げかけることができる。各々の車のあたりのインタラクション領域６５０６、６５０８が示される。インタラクション・ゾーンが重なる所で、ブランドはお互いを認めることができ、そして、システムは適切な行動をすることができる。この種のインタラクションは、自動ブランド認知の形を達成するのに用いられることができる。図６５は、ここに記述される近接ウェイクアップ・システムが、どのように、市場と社会的行動の修正のためにブランドとブランドとのインタラクションに使うことができるかの１つの例を示す。現在、ブランドの別の所有者に会うとき、あるブランドの所有者は手を振るか、社会的な応答を示す。本願発明は、その識別とインタラクション経験を強化することによって、より鮮明なインタラクションを可能にする。

別の例は、どの方法がユーザの必要に最も適合するか決定するために、他の個人またはペットとの運動の効果を追跡していることである。ユーザが彼自身／彼女自身リラックスするために、運動しているときには、最高の方法は、単独で運動することであることがあり得る。しかしながら、彼らが疲れているか鈍いと感じることときには、彼らをよりハードにプッシュし、彼らがより長く運動するのを奨励するように、彼らの友人と、運動することが最適でありえる。襟対応コンポーネントをしたペットが、彼らが走っているとき、ユーザのパーソナル・デバイスによって検出されることができ、ペットとの運動が速度、期間、または、彼らを望ましいトレーニング・タイプに対して、カロリー出力とそれらを量ることが、多少とも効果的であるかどうか決定することもまた、可能である。システムは、特定の活動を励ますか、はばむこの決意に基づくユーザに対する勧告をすることができる。

ペットのトレーニングも、また、ペットの活動をモニターして、彼らを望ましいか望ましくないイベントと活動に関連させることによって、行うことができる。例えば、ペットは、所有者がまわりにいない日中に、より活動的であることができ、そして、ペットは、日中により眠る。それらの日に、ペットは、より破壊的であるか、無作法になりそうであり、ユーザにストレスを引き起こす。

他者とのインタラクションを含んでいる行動は、行動修正システムを使用して修正することもできる。ユーザのサークルで、いつも対話するの人々と一緒の、ユーザの気分は、追跡することができ、システムが、ユーザは、不機嫌にある別の人とインターラクトしようとしている、ユーザがストレスをいつも引き起こす、または、彼らが知っている誰かが、落ち込んでいることを検出するならば、ユーザに、アップデートまたは警告を与えることができる。システムは、近づくインタラクションのために、例えば、可能性として緊張した状況を緩和する挨拶、誰かの誕生日であるというリマインダ、彼らが疲れているかダウンしていると感じるという注意、または、辛い日であった場合、そして、あなたが帰り道にいる場合には、配偶者に花を買う提案のような行動を提案することができる。

システムは、また、ユーザがどこにいるか、彼らのニーズまたはゴールが何であることができるかに基づいて、活動とインタラクションを提案することもできる。例えば、二人のユーザが、その週に、十分なカロリーを消費しなかった、そして、彼らの両方が同様の活動を楽しむならば、システムは、２つのユーザがゲームのために集まることを示唆することができる。システムは、二人のユーザのカレンダーをチェックすることさえでき、ベストである時間を提案し、そして、自動的に、レストラン、ティーオフ・タイム、または、他のいかなるタイプの予約のオンラインの予約をすることができる。別の例は、職場から歩いて帰宅するユーザが、レストランまたはバーを通過することである。そして、パーソナル・デバイスは、ユーザのインタラクションの通常のネットワークのいずれかにいる多数の人々、または、ユーザのインタラクションの普通のタイプと一致している多数の人々、または、ユーザの望ましいインタラクションと一致している人々を検出することができる。パーソナル・デバイスは、誰がレストランにいることができるかについて、テキスト・メッセージまたは他のアラートを提供することができ、ユーザが中に入ると、メニューを自動的にダウンロードすることができ、彼らの典型的な注文を、レストランまたはバーに対して注意を喚起するメッセージを送ることができ、そして、ユーザが運んでいるか、着用しているパーソナル・デバイスで、安全な決済システムをセットアップすることさえできる。
ＩＸ．［データ収集と処理］

本願発明の１つの実施形態において、時々、一般にネットワークと称される行動修正システムは、システムの中のコンポーネントからデータを集めることができる。この集められたデータは、ユーザまたはユーザの環境について情報を得るのに用いることができる。例えば、１つ以上のネットワークの中のセンサは、ユーザの活動、オーディオ・レベル、そして、生物学的データに関連する情報を集めることができる。ユーザの行動、気分を理解して、ある時間にわたって、肉体的な健康とステータスを追跡するために、このデータは組み合わせる、または、集計することができる。このデータは、ユーザ情報入力と結合することもできる。

センサは、ユーザによって着用できるか、運ぶことができ（たとえば、手首着用センサ・デバイス）、衣料品またはユーザによって着用されるか、運ばれるデバイスに埋め込むことができ（たとえば、靴に埋め込まれるか、携帯電話で使われるセンサ）、ユーザに差し込むか、飲み込むことができる（たとえば、ユーザによってのみこまれるためにカプセルに配置されたセンサ・デバイス）、または、ユーザの体に直接取り付けることさえできる（たとえば、ステッカーまたは一時的タトゥー）。センサ・ネットワークによって集められるデータは、システムの処理ユニットによって集められ、共有されることができ、それはデータを組織化することができる。

センサ・ネットワークによって集められる生物測定データは、ストレスのレベル、緊張、または、表皮塩分を測定することによる生物物理学的な状態、（汗と、汗のコンテンツ）、心拍数、呼吸数（血流におけるブリージング動作または私の測定溶存酸素レベルを測定することのいずれかによる）、そして、体温を、他の既知の生物測定センサとともに示すために組み合わされる。

別の例は、呼吸数に基づくストレスまたは活動の検出である。ユーザが長くゆっくりとした呼吸をしているとき（胸部空洞のまわりに位置する運動センサを通して、または、溶存酸素レベルを測定することによってのいずれかで検出した）、ネットワークは、ユーザがよりリラックスしたか穏やかな状態であることを検出することができ、ユーザが気持ちよく座っていることができるか、眠っていることさえできることを示す。ユーザがより速いペースで深い呼吸をしているならば、ユーザはより活発でありえるか、ストレスまたは怒りの増加状態であることがあり得る。呼吸が非常に短くてあまり深くないとき、それは、ユーザが高いストレス・レベルであり、神経質である、あるいは、おそらく、活発であるが、息切れするようになっていることを示すことがあり得る。

システムの中のコンポーネントは、データを集め、データを分析し、そして、行動修正システムの用途に、活動パターンを分類することができる。例えば、センサ・ネットワークは、より直接活動の活動レベルとタイプを測定するために、加速度計または他の運動センサを使うこともできる。これらのセンサは、歩数計のような単一のスタンドアロン・センサであることができ、あるいは、データをお互いと共有しているセンサ、中央ハブ、あるいは、行動修正システムの中のまたは別のコンポーネントの組合せでありえる。センサのこのネットワークは、動作の量を測定することによって、活動レベルを検出することができる。例えば、電話に位置するか、靴に埋め込まれた加速度計は、ユーザが、歩くことと対照的に、走っているとき、動作の上昇レベルを検出することができる。体の種々の部分、例えば、足、手首、腕、または胸などに位置するいくつかのセンサを用いて、体の各々の領域の動作は、活動タイプを検出するために、互いに測定することができ、比較することができる。例えば、ユーザが長距離走をするとき、全身が、ほぼ一定のレートで前進しているので、各々のセンサの動作は、リズミカルでありえ、相対的に、互いと同じレベルにあることができる。別の例として、ユーザが、バスケットボール、または、多数のひねり、爆発的な速度、または、体の１つの部分を含み、他の部分を含まない動作を必要とする別のタイプのスポーツをしているとき、センサは、動作の、時間とともに、互いに異なるレートで変化する量を検出することができる。さらに別の例は、ユーザが眠っている時である、運動センサのネットワークは、ユーザが、ユーザがどれだけ動き回っているかに基づいて、いつ、より快適でないかを検出することができる。あるいは、ユーザが、どの睡眠フェーズにあるかについて検出することができる。

センサ・ネットワークは、ネットワークの中で共有するために、環境情報を集めることもできる。例えば、温度、オーディオ・レベル、周囲音声レベル、光レベル、環境光レベル、アレルゲンまたは汚染物質の存在などのデータ、および、他の既知の環境センサは、ユーザがいる環境を理解するのに用いることができる。例えば、携帯電話の上のマイクロフォンは、周囲音声レベル、ならびに周囲オーディオの一般的な周波数を測定するために、定期的に起動することができる。例えば、コンポーネントは、人間の音声周波数（９０Ｈｚ〜５００Ｈｚ）の範囲で高い音声レベルを感知することによって、忙しい会議室、または、待機場所での大量のスピーチ、または、非常に高い音声レベルと、低い周波数成分（１００Ｈｚ以下）を有する製造環境、または、より高い周波数（１ｋＨｚを超える）の高い音声レベルにあるコンサートを検出することができる。より先進の音声認識技術を用いて、人間のスピーチ内のストレス・レベルも、検出することができる。

調査のフォームにおけるユーザからの追加的な入力、定期的な質問、または、ユーザ入力したイベントの他のフォームは、システムによって、更なる分析のために記録することもできる。例えば、ユーザは、どのように、身体的に、そして、感情的に感じているかについて、情報を入力するように、コンポーネントによって定期的に促されることがあり得る。または、ユーザは、自分自身で、特定のイベントに特定情報を付け加えることを決めることができる。例えば、ユーザは、追加データがそのイベントと相関することができるように、テレビをつけるとき、どのＴＶショーを見るかについて、情報を彼らのパーソナル・デバイスに入力することができる。代替的に、ユーザは、特定情報を伝えることによって、特定のイベントの遅れを促すことができる。これの例は、ユーザが冷蔵庫から食物を取り除く時である。ユーザは、取り除いた食物があとで消費されると言って、イベントにタグを付けることができる。または、複数ユーザによって消費されると言って、または、両方であってもよい。食事またはイベントにタグを付けて、その食事またはイベントについての質問に答えることによって、ユーザは、自分自身が、調査を促すことができる。ユーザは、ネットワークが処理するイベントについて情報を記録することができる。例えば、ユーザは、食事の写真を撮ることができ、特定の時間／場所における彼ら自身の食事として、イベントにタグを付けることができ、そして、システムは、その食事についてのカロリー・栄養情報を決定するために、画像を処理することができる。そのデータは、ユーザとユーザの環境について他の時間関連したデータと相関していることができる。

システムは、ユーザからの質問を選ぶためのフィードバックに、部分的には基づいて、推奨を提供することができる知識データベースまたはエキスパート・システムを含むこともできる。例えば、ユーザは、彼女が頭痛を有すること、そして、システムが、頭痛の原因を決定して、一つ以上の可能なソリューションを提供することの支援になることができる質問をし始めることができることを、示すことができる。インタラクションの種々のカテゴリーのエキスパート・システムは、システムに組み込むことができる。例えば、ＷｅｂＭＤなど、医学エキスパート・システムは、本願発明に組み込むことができ、ユーザ応答を分析して、ユーザに対する適切な勧奨をするために、ユーザを尋ねる適切な質問を決定するのに用いることができる。本願発明は、例えば、システムによって収集される活動データや生物測定データなど、システム対応コンポーネントによって収集される他の情報と結合するエキスパート・システム問合せから、ユーザ・フィードバックに基づいて、推奨を生成することができる。このタイプのハイブリッド推奨は、入力の１つのタイプだけに基づく推奨より良い結果を提供することができる。

調査は、ユーザが、どのように、身体的、感情的の両方で特定のイベントに反応する傾向を与えられるかについて確定するのに用いることができるこの調査は、例えば、ユーザからの身長あるいは体重のような健康情報についての情報を含むことができ、あるいは、医者から健康身体検査の間に集められた情報を、自動的に引っ張りいれることができる。それは、また、ユーザについての関係情報、例えば、現在のジョブステータス、婚姻の状態、精神衛生の履歴、および、そのような他の情報も含むこともできる。調査において収集される情報は、基本的に、システムの作動に関連するかもしれないどんな情報でも収集するために、アプリケーション毎に、変化することができる。

１つの実施形態において、システムは、システム推奨の有効性について、ユーザ・フィードバックを求めるように構成することができる。例えば、システムは、ユーザに、特定の推奨が、問題を述べる際に、どれくらい成功していたかについて、フィードバックを提供するよう頼むことができる。別の例として、システムは、ユーザに、例えば、以前、システムによってなされた２つの代替的な推奨の相対的有効性など、異なる推奨の相対的有効性について、フィードバックを提供するよう頼むことができる。システムは、そのユーザのため、そして、他のユーザのために将来の推奨を作成する際に、このユーザ・フィードバックを使うことができる。システムによってユーザに提示される問題は、ユーザ推奨に関連した主題を越えて広がることができる。例えば、システムは、基本的に、ユーザまたはユーザの大きなプールによって考慮すべき問題から利益を得るかもしれないいかなるタイプの質問を提示することができる。例えば、新しいマーケティングコンセプトまたは可能な新製品についてのユーザの印象に関する質問などである。必要に応じて、この種の質問は、ユーザ・フィードバックの質問、または、エキスパート・システムまたは知識データベースによって提示される質問と混在することができる。

１つの実施形態において、システムは、とりわけ、異なる推奨の有効性が、評価されることができるように、ユーザの異なるグループに対する異なる勧奨を提供することができる。システムは、二つ以上のグループをつくることができ、各々のグループに、異なる推奨、または推奨の異なるセットを提供することができる。システムは、制御グループをインプリメントすることができ、プラセボ推奨を提供することができる。

生物的、環境的、および、運動センサのアレイからのデータは、位置ベース情報、ユーザのまわりに位置する遠隔装置とコンポーネントとで共有されるデータ、および、ユーザの気分を検出するために直接ユーザから入力される情報と結合することができる。ユーザの活動レベル、位置、そして、コンポーネントを囲むことの識別は、ユーザがどんなタイプの活動をおそらくしているだろうかについてのデータを提供する。所定の時に対してユーザの気分を決定することによって、ネットワークは、傾向と習慣を識別し始めることができる。例えば、ユーザが、活動の量が多くなく、ずっと高い心拍数と発汗がある場合、ユーザは、ストレスのための高い興奮レベル、神経過敏、心配、または、他の不安の高い状態を有すると判断することができる。つぎに、システムが、テレビジョンがつけられているを検出し、加速度計は、ユーザが座ったことを検出するならば、ユーザは、おそらく、テレビを見ている。つぎに、ユーザの心拍数と表皮塩分が減っているならば、システムは、この行動は、ユーザをリラックスさせると判断する。システムは、ユーザに、予測アルゴリズムを検証するか、較正するために、その時点で、その人の現在の気分についての情報入力をさらに促すことができる。しかしながら、心拍数と表皮塩分が上がったままにとどまるならば、システムは、この行動は、ユーザのストレス・レベルを実際に改善しないと判断することができる。

位置、活動レベル、および、周囲のコンポーネント・データが、生物学的データと結合されるとき、ユーザの活動は、身体的、感情的な状態と結びつけて、記録することができる。例えば、ユーザがテレビを見ているが、高い心拍数と浅い呼吸を有するならば、ユーザは、刺激的なムービーまたはスポーツ・プログラムを見ているかもしれない。ユーザがテレビジョンをつける前に、高い心拍数と浅い呼吸を有するならば、ユーザは、たぶん、ストレスを感じているか、怒っているであろう、そして、テレビジョンを、高いストレス・レベルに対処するか、散らす方法として使っている。別の例は、ユーザが冷蔵庫から食物を得ている時である。ユーザのパーソナル・デバイスの近接センサは、冷蔵庫と、どのユーザが、どんな食物を、そして、どの時刻に、取り除いたかについての情報とを結びつける。ユーザの上の生体センサは、また、ユーザが食物と、所与のタイムスタンプ情報をとる前およびその間に、ユーザの状態を記録することもできる。一旦、データが収集されると、あるいは、収集されている間に、パーソナル・デバイスと冷蔵庫は、互いにデータを同期させることができる、あるいは、共通ハブまたはブリッジに、または、ブリッジのセットに、情報を同期させることができる、あるいは、タイミングと位置データとともに情報を、それら自身の内部のメモリ領域に、格納することができる。その情報は、後で、中央ブリッジまたはハブにダウンロードされる。つぎに、食物が取られる前のユーザの状態（ストレス状態、リラックス状態、脱水状態、疲労状態、等）、何の食物がユーザによって消費されたか、そして、それはユーザの上でどんな影響を有したか（リラックスした、目覚めた、吐き気を感じた、寝入った）を、食物が消費されたあと、ある期間の生物学的データを追跡することにより、決定するために、情報は処理することができる。状態の前後にこれらを追跡して、これらをイベント・トリガーに関連させることによって、システムは、ユーザに対してポジティブあるいはネガティブな影響を有する食物または活動を検出することができる。例えば、長い期間の特定の食物を食べることと、吐き気を関連させることによって、食物アレルギーを検出されることができる。システムは、食事、飲酒、そして、ユーザの身体的、感情的な状態を有する活動のパターンを検出することもできる。例えば、ユーザは、疲れていてストレスを感じているとき、おそらく、座って、テレビを見る。しかし、ストレスはあるが、疲れてはいないときには、おそらく、散歩をしそうである。

例えば、時間とともに、ユーザがどれくらいよく水分をとっているか、体温がどうであるかなどユーザの生理的データ、および、どのように感じているかに関するユーザからの情報入力を見ることによって、ユーザによってタグを付けられる過去のデータにそれを比較することによって、システムはパターンを検出することもでき、図６６は、データ収集とパターン認識のためのシステム例を示す。このシステムは、例えば、調査分析６６０２、遺伝子分析６６０４、評価分析６６０６、フィードバック解析６６０８、および、パターン解析６６１０などの入力分析を含むことができる。このシステムは、例えば、治療の選択肢６６１２、製品６６１４と行動６６１６の推奨を含むことができる。入力は、日々の生活の間に、消費者によって提供されることができる６６１８。データ点６６２０−６６２６と、ユーザ・インタフェース６６２８の種々のモニタリングを行うことができる。例えば、例えば、活動の減少、食欲の減少、体温の増加、そして、同様のパラメータに対して鈍いと感じていたユーザからのタグを付けられた応答のような個人情報をマッチングすることによって、風邪を検出することができる。システムは、訪問された場所、睡眠レベル、ストレス・レベル、活動レベル、そして、栄養的な入力など、病気の前のデータを見ることによって、その病気の可能性のある原因を決定することができる。図６７は、睡眠スケジュール、他の人との対話、手を洗うことのような行動、および、ダイエットのバリエーションのようなシステムによって、活発にモニターされることができるか、測定されることができるデータの収集を示す。先のデータのこの部分を、例えば、睡眠の不足、栄養の欠乏、または、ストレスの増加したレベルのようなユーザのための病気のための主要なファクタを決定するために、使用することができる。

図６６に図示された実施形態は、治療のために推奨をつくるための、データ収集、入力分析、評価、フィードバック、記録とマッチングのパターンの１つのシステムアプローチを示す。消費者をモニターされることができ、フィードバックの質問をすることができる。図６７は、図６６から、ユーザの風邪を識別し、治療し、その蔓延防止する、システムレベル・アプローチの別の例を示す。

システムは、また、集められたデータを、特定のイベントを見るよりはむしろ、時間とともに個人の健康を追跡するために、使うこともできる。例えば、システムは、環境、ダイエット、または、活動レベルの変化の長期効果を追跡するのに用いることができる。ユーザは、日、週、または、例えば、より多くの水を飲み、コーヒーを少なくするような、彼らが習慣の大きな変更をした月にタグを付けることができる。

システムは、また、特定の気分に対して特定の活動の効果を決定することができる。例えば、システムは、どのタイプの活動あるいは食物が、ユーザをリラックスさせるために最高であるか、いつ、彼らは、前のイベントを比較して、ストレスを感じるか、いつ、ユーザが、ストレスとタグを付けられたか、を、実行される種々の活動と、食べられた食物／飲料とに対して異なる結果を比較することによって、決定することができる。代替的に、ネットワークは、イベント、活動、位置、睡眠と作業習慣、および、食物に基づく特定の感情の最も可能性が高い原因を決定することができる。

コンピュータの上で動作する中央プログラムによって、または、コンポーネントのネットワークから関係するデータの全てを収集するサーバによって、データ処理は達成されることができる。イベントが、ちょうど特定のポイントではなく、時間にわたって追跡することができるように、適切な順序と時間フレームに、情報の線形データベースを造るために、この中央処理装置は、イベントとデータとを、タイムスタンプ情報、およびユーザ・タグとマッチングすることができる。

データ処理は、また、種々のハブに、または、それに関連した近傍に位置する、しかし、また、コンポーネントはユーザの近くに、または、それの上に位置したいくつかの異なるコンポーネント（例えば、サーバまたはデスクトップ・コンピュータ）の上で動作している分散型プログラムによって、達成されることもできる。例えば、ユーザの気分を理解するために、データを処理するプログラムは、大きなサーバーシステムを使用することができる。一方、健康と運動データを処理するプログラムは、ユーザが持ち運ぶ携帯電話または他のパーソナル・デバイスの上で動作することができる。
Ｘ．［行動モニタリング］

図６８は、運動と近傍を示すために、どのようにゾーンが使用できるかを図解するフロア・プラン・レイアウト６８００を示す。子供たちがいつ学校への準備をしているか、高齢者がいつ動き回るのか、および、誰がいるのかを理解するのを、これは支援することができる。とりわけ、アルツハイマー患者と高齢者の活動を追跡するとき、これは役に立つことができる。図６８において、多数のコンポーネントは、主寝室バスルーム・ゾーン６８０２、パティオ・ゾーン６８０４、台所ゾーン６８０６、リビングルーム・ゾーン６８１０、そして、ポーチ・ゾーン６８０８を含む、種々のゾーンを形成する家庭の中の至る所に位置する。これらのゾーンは、行動修正システムで使用するためにデータにタグを付けるのに用いられることができる。

図６９は、ゾーンの構成とゾーンのＩＤ構成で、トラッキングは、どのように働くことができるかの１つのインプリメンテーションを示す。これらのゾーンの近傍範囲は、各々の特定のゾーンに対して、プログラムされるか、調節されることができる。図６９の中で図示されるテーブル６９００において、多重範囲ゾーンが、トランスミッタ記載６９０２または位置、ＩＤ６９０４、トランスミッタ範囲６９０６とセッティング６９０８に関して、記述される。

本願発明は、行動モニター調査の使用を組み込むことができる。行動分析調査は、システムがユーザの日々の習慣を識別するのを援助する。例えば、この調査は、パーソナル・デバイスでの通信を通してユーザによって完了することができる。パーソナル・デバイスは、例えば、ユーザがどれくらい特定の部屋を訪問するかのような種々の活動をモニターすることができる。この調査は、よりよくユーザの行動を理解することを支援するのに用いることができる。

ユーザの行動の理解を有しているシステムにより、システムは、現在のパーソナル・デバイス読み取りで記憶させた情報を比較することができる。これから、システムは行動分析の上に測定基準を築き上げることができる。行動分析は、時々、一般に、応答行動分析（ＡＢＡ）のフィールドとして参照される。このフィールドは、行動をモニターし、行動を分析し、そして、行動における変化に影響を及ぼすために、刺激を導入する。

３つの応答行動分析測定基準は、再現性、時間的範囲、そして、時間的位置である。再現性は、カウント、レート／周波数、そして、行動の変化率（ｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ：どのようにレートが変わるか）を扱う。時間的範囲は、行動がどれくらい長く起こるかについて示す次元である。時間的位置は、行動が時間的にいつ起こるか、を扱う。それは、例えば、応答待ち時間とステップ応答時間などの測定を用いる。応答待ち時間は、刺激の始まりと応答の開始の間で経過する時間の基準であり、そして、ステップ応答時間中は、応答クラスの、２つの連続したインスタンスの間で起こる時間である。行動のための定量化可能な基準を得ようとするとき、これらの３つの測定基準の１つ以上を見ることは、役に立つことがありえる。

行動をモニターして、これらの測定基準と方法を開発するために、複数の調査とトラッキング・コンポーネントを、使用することができる。図７０（シュモー）に示される調査は、パーソナル・デバイスに入れるプログラム設定を、人に提供することができる例である。いくつか実施形態において、ユーザは、彼らのパーソナル・デバイスからの行動修正結果の正確さを増やすために、より詳細な調査に記入することができる。

代替的な実施形態において、図７０の中の調査は、さらにユーザ習慣を理解することを補助することができる追加的な質問を有することができた。調査を使って、パーソナル・デバイスから集められるデータの経過を追うことによって、システムは、行動を分析することができる。この分析は、さまざまな方法で行うことができる。例えば、特定の行動の周波数を識別することによって、パターンが認識される。開示の目的で、図７１−７３に示されるグラフは、特定の行動が実行される周波数を示すグラフ７１００、７２００、７３００を図示する。しかし、グラフを生成することなくデータを分析することによって、行動分析を行うことができることが理解されるべきである。

図７１、７２および７３は、どの日までに、それが実行され、どの時間か、によって、行動の分析を提供する。図７２および図７３の中のグラフがピボットグラフであるので、システムは、月曜日の、または、午前１２時から午前４時までの毎日起こる、特定の行動が認識できる。そのようなグラフが、ユーザに、月曜日に、または、毎日、午前１２時から午前４時までの彼らの行動を理解するために生成され、提供されることができる。この情報を用いて、１つ例において、どのように、行動が、追跡され、一定時間にわたってモニターすることができるのかが分かる。この分析は、より長い時間のまで広げることができる。

本願発明の１つの実施形態は、基本的にどんな行動に関してでも入力を提供することができる。予想できるか、別の行動と相関する行動は、修正するのに最も単純であり得る。不規則で予想不可能な行動は、修正するのにより複雑であり得る。しかしながら、それらは、多分まれに起こるもので、特に懸念するものではないであろう。活動と結びつく行動は、修正するのに直接的であり得る。例えば、あなたが喫煙を中止したいと言う。多くの喫煙者は、飲物とともに、または、彼らが退屈するか、没頭していないときに、タバコを吸う。システムがあなたがいつ飲んでいるかについてわかっているならば、タバコの必要を抑制するために、ニコレットをとることを勧めることができる。また、システムが、ユーザが不活発であること、そして、この行動と喫煙間の強い相関関係があることに気づいているならば、システムは、あなたの電話で、あなたに物品を送ることができるようにすることができる、または、あなたの脳を占めて、不活発さまたは退屈の量を制限するために、ゲームまたはパズルをあげることができる。

環境、インタラクション、行動、または、感情と相関していることができるどんな行動でも、修正することができる。ユーザにパーソナル・デバイスと対話させて、特定の状況にタグを付けることは、相関関係を識別するために、多数のデータ点を提供することができる。また、ユーザが誰と対話するかを知ることが、行動の相関関係と修正に対する価値ある洞察を提供することができる。たとえば、彼／彼女が仕事中の特定の人に出会うたびに、ユーザが彼／彼女がタバコを吸うことを知るならば、ユーザは、潜在的な行動を除こうとすることができる。

１つの実施形態において、行動修正システムは、ユーザの行動に影響を及ぼすために、コンポーネントによって援助された行動修正をインプリメントすることができる。開示の目的で、システムを使うことができる例は、仮定的ユーザ、ジョンと結びついたものである。代替的な実施形態において、この記述されたシーケンスは、ここに記述された追加的特徴を含むことができ、また、いくつかであるが、全く記述されなかった特徴を含むことができることが理解されるべきである。

以下に記すシナリオは、仮定的ユーザ、ジョンによって複数の行動に至ることができる。ジョンの行動の４つは、行動修正システムの１つの実施形態、および、行動修正への先行した出来事、行動および結果（ＡＢＣ）アプローチを用いて、彼らがどのように修正されることができたかについて示すためにハイライトされる。ＡＢＣアプローチにおいて、先行した出来事、行動と結果の観察が行われる。先行した出来事は、行動が起こる前に環境に存在する事態または状態として規定することができる。行動は、人によって何が言われ、何が行われるか、であり得、そして、結果は、結末、成果、または行動の後の影響でありえる。

行動修正のためのＡＢＣアプローチを使うとき、先行した出来事と結果に特に注意するべきである。先行した出来事を分析するとき、誰がいたか、何の活動があるか、起こったか、時刻、季節、時期、および、行動が起こった位置または身体的なセッティングを理解することが役に立つことがありえる。行動の結果を分析するとき、その結果は、少なくとも３つのカテゴリーに分類することができる。ｉ）補強すること、ｉｉ）補強しないこと、または、ｉｉｉ）ニュートラル。これらの結果は自然に起こることがありえ、あるいは、当てはめることができる。自然に生じる結果は、意図的な人間の干渉なしで起こることがありえ、当てはめた結果は、故意に構成されるものと定義されることができる。

シナリオ：月曜日に、彼の妻が、彼女が仕事に行く前にアラームをリセットするのを忘れたので、ジョンは仕事のために遅く起きる。彼が仕事に遅れるようになると理解して、彼は非常に急いでシャワーを浴びて、家から出ようと急ぐ。彼は急いだので、ジョンは、彼のＡＤＨＤ薬を飲むこと、そして、その朝の散歩（行動１）のために犬を連れ出すことを忘れる。彼が仕事に行くと、彼は、完成する必要がある重要なレポートがあることを理解する。彼は、午前中ずっと、机で、時間を費やす、しかし、十分よく集中することができなくて、あまり進歩しない。午前１１時４５分に、ジョンは、彼が昼食を忘れたことを理解し、食べる前に、ジムに行く彼の通常のルーチンのための時間がない。そのかわりに、彼は、彼の同僚たちと地元のレストランへ出かけ、ベーコン・チーズ・バーガーを食べる（行動２）。昼食の後に、彼は、仕事に戻り、非常に疲れを感じ、レポートのおよそ４分の１を終えさせる。ジョンが、レポートを保存しようとした、ちょうどその時、彼のコンピュータはクラッシュする、そして、彼は昼食の後にした仕事の全てを失う。がっかりして、彼はコンピュータをののしって、オフィスを出る。彼が家に帰ると、彼は、彼が朝に犬を取り出すのを忘れたので、動揺している妻によって挨拶される。（リビングルームの床が、非常に散らかるという結果になっている）。これらの把握に応じて、ジョンは、アラームをリセットするのを忘れることについて、彼の妻にどなる（行動３）。彼らは、激しい言い争いをして、彼の妻に家を飛び出させる。夕食に、ジョンは、冷凍ピザを用意し、それを、一人で食べながら、カウチに座って、彼の好きなフットボール・チームのテレビを見る。ハーフタイムで、彼は起きて、台所に行って、１杯のアイスクリームを得る（行動４）。ゲームを観戦している間に、ジョンは、ソファーの上で寝入る。
［行動１ − 薬を飲むのを忘れる］：
先行した出来事：
１）アラームがない
２）遅く起きたこと
３）急いでシャワーを浴びること
４）朝
行動：
１）ＡＤＨＤ薬を飲まない
結果：
１）注意力、集中力の不足 −＞ レポートでハードな時間
２）フラストレーションを起こして、ストレスとなる
３）コンピュータがクラッシュする時、かんしゃく
この行動を修正するのを助けるシステム・インタラクションの例：
１）ビルトイン３軸加速度計、クロック（日付つき）、ブルートゥース通信、周囲環境のための温度計、マイクロフォン、体温計、そして、湿度計を有するパーソナル・デバイス。作動：
ａ）システムは、月曜日から金曜日まで、あなたは通常午前７時３０分に仕事に起きることを知っている。個人が午前８時１５分までに動き始めないとき、３軸加速度計によって追跡され、最初の警告信号としてこれを格納する。
ｂ）パーソナル・デバイスは、シャワーにおいて、温度（温度計）と湿気（湿度計）を測定することによって、あなたが過ごした時間を追跡する。それは、通常１０分のシャワーを浴びるが、個人は、５分のシャワーをとったことを理解する。
ｃ）パーソナル・デバイスは、ＡＤＨＤ薬物ビンと通信し、あなたは、通常午前８時にビンを開けるが、あなたは、今日は、まだビンを開けていないことを理解する。このイベントは、３回目の警告として格納される。
ｄ）定義済みの時間ウィンドウの中の３つの並列の警告は、パーソナル・デバイスに、あなたの電話に、テキスト・メッセージを送らせる。このメッセージは、次のように読むことができる：あなたは、急いで、今日、遅くまで、走っているようである、あなたのＡＤＨＤ薬を飲むのを忘れないでください。
［行動２ − ワークアウトをスキップすること］：
先行した出来事：
１）朝にラッシュ
２）ランチを忘れた
３）午後
４）ワーク・カレッジ
５）コンピュータのある机に座る
行動：
１）ワークアウトのためのジムへ行かなかった
結果：
１）考えられる体重増加
２）ストレス
３）不健康な食事
４）疲労 −＞ レポートでハードな時間
この行動を修正するのを助けるシステム・インタラクションの例：
１）ビルトイン３軸加速度計、クロック（日付つき）、ブルートゥース通信、周囲環境のための温度計、マイクロフォン、体温計、そして、湿度計を有するパーソナル・デバイス。作動：
ａ）システムは、内蔵の日付クロック、体温、そして、運動に基づいて、個人は、典型的には、月曜日、水曜日、および、金曜日に、３０〜４５分の間、ジムに行く、ことを知っている。
ｂ）パーソナル・デバイスは、コンピュータとの確立した通信を通して、個人は、机についていることを知っている。
ｃ）午前１１時５０分に、パーソナル・デバイスは、個人のコンピュータに、「あなたが今日ジムに行く必要があるのを思い出しなさい」、と言って、インスタント・メッセージを送る
［行動３ − 重要な他者との論争先行した出来事］：
１）朝のアラームがない
２）薬物を飲まないこと
３）コンピュータのクラッシュ
４）仕事の後（夕方）
５）立ち去った部屋を散らかしている犬
行動：
１）彼の妻にどなること
結果：
１）彼の妻と夕食を取るようにならない
２）夜を、一人でテレビを見ることに費やす
３）あまり食べない
４）妻が家を出る
この行動を修正するのを助けるシステム・インタラクションの例：
１）ビルトイン３軸加速度計、クロック（日付つき）、ブルートゥース通信、周囲環境のための温度計、マイクロフォン、体温計、そして、湿度計を有するパーソナル・デバイス。
作動：
ａ）パーソナル・デバイスは、個々は、今日遅く起きて、薬を飲まなかったことを知っている。（詳細は行動１を参照）。
ｂ）パーソナル・デバイスは、個人は、典型的には行くジムに、一日行かなかったことを知っている。（詳細は行動２を参照）。
ｃ）パーソナル・デバイスは、マイクロフォンで録音された大声に基づいて、個人は、いくつかのタイプ悪いことに遭遇したことを知っている。
ｄ）パーソナル・デバイスは、日付／タイムスタンプに基づいて、個人は、すぐに帰途につくことを知っている。
ｅ）パーソナル・デバイスは、次のように言って、個人の妻に、テキスト・メッセージを送る：あなたの夫は、今日ひどい日でありえた。彼が家に着くとき、少し寛大でありなさい。
［行動４ −アイスクリーム・スナック］：
先行した出来事：
１）テレビを見ること
２）ソファーに座ること
３）単独で
４）夕方
行動：
１）台所に行って、不健康なスナックを得ること
結果：
１）体重増加
２）ソファーの上で寝入ること
３）不健康に食べるためのストレス
この行動を修正するのを助けるシステム・インタラクションの例：
１）ビルトイン３軸加速度計、クロック（日付つき）、ブルートゥース通信、周囲環境のための温度計、マイクロフォン、体温計、そして、湿度計を有するパーソナル・デバイス。
作動：
ａ）パーソナル・デバイスは、個人は、今日、運動しなかったことを知っている（詳細は行動２を参照）。
ｂ）パーソナル・デバイスは、また、３軸加速度計の読み取りと、コンピュータの近くで費やされた時間により、個人は、今日、あまり活動的でなかったことも知っている。
ｃ）パーソナル・デバイスは、個人は、テレビまたは家庭内の基地局との通信に基づいて、テレビを見ている最後の時間ソファーに座っていたことを知っている。
ｄ）パーソナル・デバイスは冷蔵庫／フリーザーと通信して、あなたがドアを開いているということを知っている。
ｅ）個人的であるデバイスは、冷蔵庫に、メッセージを送り、それは、次のメッセージを示す：日々の活動に基づいて、あなたは、リンゴを食べたくなるかもしれない。

１つの実施形態において、システムが行動修正へのイベント・パケット・アプローチを使うならば、それは、識別された異なる状態の関係に基づいて、推奨を決定することができる。例えば、行動修正システムが、現在の行動、活動、位置、そして、近傍のコンポーネントが、典型的には、ユーザをリラックスした状態から、ストレスの状態に移行させることを予測することができるならば、システムは、ユーザをストレスの状態からリラックスしたものに移行させる最も一般の関係を決定することができ、そして、そのような行動を提案する。

１つの実施形態において、コンポーネントのネットワークは、特定の行動またはイベントの識別に応じて、それらのコントロールまたは通信方法を変えることができる。例えば、このシステムは、ユーザは、時刻、活動のレベル、ユーザの平均位置、ユーザの位置に基づいて、よく眠っていないことを決定することができる。そして、典型的にはこれらのものが、彼らが疲れているという情報でユーザ・システムを促すという結果になるということを認識することができる。システムは、ユーザは、典型的には、より涼しい温度でよりよく眠ることを識別することができる。また、ユーザを促すことよりもむしろ、システムは、自動的に、サーモスタット・クーラーを調節することができる。

システムは、ユーザの日々の活動を追跡することができる。例えば、図７４に図示された実施形態に示すように、睡眠の価値がある夜のデータおよびタイミングと、職場への日々のトリップとは、例えば、データベーステーブルのようなテーブル７４００で追跡されることができる。そのような活動をモニターすることは、パフォーマンスを向上し、時間を節約し、将来の推奨のために行動を分析し、およびあなたの生活の活動と費やされる時間の一般的な理解を提供する手段を提供することができる。この情報は、情報に基づいた決定をし、健康の機会、各々のユーザについて美しさと将来のニーズと成長を識別することを支援することができる。図７５は、モニタリングし、データを伝送し、コンポーネントをコントロールし、コンポーネントからデータを要求し、そして、ゾーン運動を理解して、追跡するための、システム・プロトコル７５００の別の例を示す。

コンポーネントは、また、ユーザの、または、ユーザのセット、および、それらが対話することができるコンポーネントについての情報を収集するのに用いることもできる。このデータは、コンポーネントへの自動コンポーネントの、または、ユーザとの対話処理へのコンポーネントの市場調査のために使用することができる。例えば、両方ともパーソナル・デバイスを備えている同じブランドの２台の車両は、互いにパスすることができ、それらの近傍と識別プロトコルを用いて、互いを検出することができ、そして、それらがパスする際に、互いにおいてそれらのホーンを鳴らすことができる。別の例は、近傍および識別プロトコルを使用して、それらの通路で買い物客の動きを追跡して店舗であり得る。店舗は、買い物客が、それらの店舗を通って、どのように典型的には動くのかについて理解し、ユーザについて人口統計学の情報を得ることができる。そして、買い物客がどのように、棚の製品やコンポーネントとインターラクトするかについて、ユーザ位置を、棚から取り上げたり、戻したり、オンにしたり、またはさもなければ、所定の時にユーザによってインターラクトしたコンポーネントと突き合わせることによって理解することもできる。
ＸI．［スマート・ハブ］

上で示したように、行動修正システムは、ネットワークを通してルーティング通信ができるハブを含むことができる。このハブは、通信をルーティングするための回路とともに、異なるプロトコルの上で通信するためのトランスミッタとレシーバを含むことができる。

行動修正システムの１つの実施形態に用いられるハブの１つの例は、図７６の中で図示される。イラスト・ハブ７６００は、Ｗｉ−Ｆｉトランシーバ７６０６、ブルートゥース・トランシーバ７６０８、ＺｉｇＢｅｅトランシーバ７６１０、イーサネット（登録商標）・トランシーバ７６１２を含む、複数のトランシーバを含み、また、Ｗｉ−Ｆｉ、ＺｉｇＢｅｅ、ブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）（登録商標）、そして、遠隔装置と通信する他の種々の無線インタフェースのような有線また無線通信プロトコルを含むいくつかの通信プロトコルを使用する。このハブは、別のコンポーネントからデータを受信し、ストレージのデータを収集し、ワイヤード・トランシーバを通して、インターネット接続した格納デバイスに送ることができるフォーマットにデータを変換するためのルータとプロトコル・コントローラ７６１６を有するブリッジ７６０２を含むことができる。加えて、ハブは、ＲＦウェイクアップ・トランスミッタ７６０４を、アラートし、ウェイクアップし、または、定期的に遠隔装置をオンにするのに使うことができる。一旦、コンポーネントがウェイクアップし、活動的になると、それらは、無線インタフェースをオンにすることができて、ハブにつながることができる。ハブとコンポーネントの間に転送されるデータがあるかどうかコンポーネントとハブは決定することができる。

このハブは、コンポーネントが、ハブをウェイクアップするのに用いることができるように、トランスミッタの代わりにＲＦウェイクアップ・トランシーバを使用することができる。例えば、コンポーネントが部屋に入ると、それは、ハブにＲＦウェイクアップ信号を送ることができる。別の例として、このハブは、別のウェイクアップ信号を送るために、現在、待機しているかもしれない。このデバイスは、ＲＦウェイクアップ信号を送信することができるように、その部屋における他のデバイスとハブを決定する必要があるか、を決定することができる。例えば、パーソナル・デバイスが生体インピーダンス読み取りを完了したならば、それは、最も近いハブにその測定を通信することができる。ＲＦウェイクアップ信号を送るために、最も近いハブを待つよりはむしろ、パーソナル・デバイスは、ＲＦウェイクアップ信号をその代わりに送ることができる。

ハブは、行動、傾向、習慣、前記ユーザと彼らのデバイス、のそして、パターンを識別し、そして、ユーザの行動を変えるために、行動をするために、一部の行動分析修正エンジン７６１４を含むことができる。行動分析修正エンジンとしてインプリメントすることができる行動分析と修正の方法の１つの実施形態が、がここに議論した図６２において示される。図示した実施例で、行動分析修正エンジンは、オプションのモジュールとして描写される。

コンポーネントは、お互いから配線接続または無線接続まで動かされることができる。例えば、本願発明に従うコンポーネントは、ハブへ、あるいは、ハブからデータを転送している間に、ハブによって充電されることができる。この無線充電は、データ接続を始めるのに用いられることができ、情報の伝送を促す。

１つの実施形態において、ハブは、スマート・ハブの近くの中に来るコンポーネントをウェイクアップするために、ウェイクアップ回路を含むスマート・ハブである。例示的なウェイクアップ回路が、ここに記述される。

スマート・ハブは、ウェイクアップ回路と一緒のルータとプロトコル・コントローラを含むことができ、そのようなスマート・ハブは、図７６の中で図示されるの１つの実施形態は、例示的なハブは、Ｗｉ−Ｆｉトランシーバ、ブルートゥース・トランシーバ、ＺｉｇＢｅｅトランシーバ、および、イーサネット（登録商標）・トランシーバを含む。それにつながれるそれぞれのネットワークとコンポーネントに、通信トランシーバは、インタフェースを提供する。

プロトコル翻訳器は、コマンドが１つのコンポーネントから別のものまでプッシュされるのを可能にすることができる。たとえそれらのコンポーネントが異なるネットワークの上にあるとしても、である。具体的には、プロトコル翻訳器は、コマンドがどんなコンポーネントからでもプッシュされるのを可能にすることができる。適当なプロトコルを用いたブリッジ・ネットワークの中のどんなネットワークにでもである。これは、例えば、単純なネットワークからクラウドの暗号化されたデータベースへのプッシュ・データを含むことができる。コンポーネントは、パターンと行動を認識して、変えるために、日々のパフォーマンスと活動をコンパイルして、合成するセントラル・コントローラに結びつくことができる。１つの実施形態において、セントラル・コントローラは、内部の行動修正エンジンの一部としてハブに位置することができる。代替的な実施形態において、セントラル・コントローラは、離れてネットワークに置かれることができる。

複数の行動修正コンポーネントと対話しているハブの例示的な実施形態は、図７６の中で図示される。コンポーネントの各々の構成は、種々のネットワークまたは通信機能を有することができ、そして、行動修正システムの中にある他のコンポーネントと、インタフェースすることができる。この実施形態のハブは、ネットワークとプロトコル変換能力を通して、これらのシステムにブリッジすることによって、各ネットワークをつなぐブリッジである。この実施形態では、ネットワークは、低消費電力ウェーアップ・ネットワーク、ブルートゥース・ネットワーク、ＷｉＦｉネットワーク、そして、インターネットへの制御能力、直接のインタラクションのためのＺｉｇＢｅｅネットワークを含む。

このハブは、可変で相互運用可能なデータ通信用プロトコルを利用することができる。そのようなプロトコル７７００の例は、図７７の中で図示される。この実施形態は、デバイス、モニター、センサ、ディスプレイ、ブリッジ、このネットワークの中で通信を共有して、レポートするように構成されるアプリケーションと他のシステム・コンポーネントを許容することができる。

図７８は、運転中のハブ７８０２の１つの実施形態のダイアグラム７８００を図示する。具体的には、表された実施形態は、ハブ７８０２を通して通信しているパーソナル・デバイス７８０４を図示する。データを受信して、収集されたデータを、インターネット、クラウド、遠隔計算処理デバイス、または、サーバ、または、他の遠隔情報保持へリレーするハブが図示される。この実施形態では、パーソナル・デバイス（着用可能デバイス）および、ブリッジ（ハブ）間のプロトコルは、ブルートゥース・ローエナジー（ＢＴＬＥ）である。ブリッジ（ハブ）とインターネット間のプロトコルは、ＷｉＦｉである。

図７９は、直接パソコン７９０２に接続しているブリッジ（ハブ）７９０４を示す。この実施形態では、パーソナル・デバイス７９０６からの、生、または、分析されたデータは、さらにそれを分析することができるハブ７９０４を通して、パソコン７９０２に、送信されることができる。行動修正システムのコンポーネントと対話するユーザのスクリーン・ショット７９０８は、また、図７９の中で図示される。

図８０は、基地局（ハブ）８００６と無線充電パッド８００４が対話している場面８０００を示す。これらは、パーソナル・デバイス８００２、またはユーザによって運ばれる他のコンポーネントのための単一の充電およびデータ同期デバイスを提供するために、組み合わせることができる。

１つの実施形態において、コンポーネントのネットワークは、また、例えば、ブルートゥース、ＺｉｇＢｅｅ、Ｗｉ−Ｆｉ、ＮＦＣ／ＲＦＩＤなど、いくつかの異なる無線通信方法、および、例えば、インターネット接続、ＵＳＢ、ＦｉｒｅＷｉｒｅ、ＬＡＮ、Ｘ１０、または、その他のそのような通信トポロジーのような多数の有線通信方法の上の他のコンポーネントと通信することができる、１つ以上のハブまたは中央コンポーネントを含むこともできる。行動修正システムのこの実施形態のハブは、コンポーネントにつながることができ、コンポーネントから情報をダウンロードすることができ、そして、その情報を、（例えば、ハードディスクまたはデスクトップ・コンピュータなど）大規模メモリ格納デバイスの中央データ格納領域へ伝送することができる。あるいは、インターネットを通して、リモート・ストレージ位置またはサーバに送ることができる。

この実施形態のハブは、コンポーネント更新、インストラクション、警告、または、それらを更新することができるようにコンポーネントに送り返すことができるイベント情報を受信するように構成されることもできる。ハブは、ローカル・ネットワーク接続によって、または、ユーザが着用も持ち運びもしない、例えば、サーモスタット、テレビジョン、光源装置、運動マシン、あるいは、ユーザが対話することができる任意の他の非移動であるか半移動コンポーネントのようなコンポーネントをコントロールするインターネット接続を通して有線接続によってメッセージを送ることができる。
ＸＩＩ．［Ｒｆウェイクアップ信号］

本願発明の１つの態様は、システム全体パワー消費量を減らすことに方向付けられる。１つの実施形態において、不活発なとき、システム・コンポーネントは、省電力スタンバイ・モードに入る能力を有する。１つの実施形態において、システム・コンポーネントは、スタンバイ・モードからウェイクアップするために、ウェイクアップ信号を利用することができる。例えば、ウェイクアップ信号は、例えば、ここに記述されるパーソナル・デバイスのような別のデバイスをウェイクアップするために、例えば、ここに記述されるハブのような１つのデバイスによって送信されることができる、別の例として、ウェイクアップ信号は、イベントによって内部的に生成することができる。イベントは、コンポーネントの中で起こることができる（例えば、タイマー・ベースのイベント、動作ベースのイベントまたはジェスチャー・ベースのイベント）。

１つの実施形態において、システムは、ＲＦウェイクアップ信号を利用することができる。例えば、ＲＦ信号は、信号を受信するコンポーネントをウェイクアップするために、所定周波数でブロードキャストされることができる。ブロードキャスト信号の強さと、受信アンテナの感度とは、どのデバイスが起動されるかを制御するために、選択することができる。

このネットワークの中でデバイスは、恒常的な無線信号を維持することができ、あるいは、ある通信方法で聞くために、それらの無線トランシーバを、定期的にオンにすることができるのであるが、別の可能性がある方法は、指定された周波数で、電力のパルスを送るＲＦ問合せユニットを使うことである。この電力のパルスは、遠隔装置の一部を動かすのには十分強く、それが問合せられたと感知させるように遠隔装置にトリガーをかける。これらのデバイスは、通信トランシーバまたは問合せトランシーバ専用のいくつかのアンテナを使用することができる。あるいは、デバイスが、アンテナを、他のデバイスをウェイクアップするために使われるとき、または、デバイスがその通信システムを使っていないとき、問合せアンテナとして構成するように、組み合わせることができる。そのように、遠隔装置からの問合せ信号を受信することができる。一旦、問合せシーケンスが起こるならば、このデバイスは、アンテナのコントロールを、通信トランシーバにスイッチすることができる。代替的に、デバイスは、通信トランシーバと問合せトランシーバが、同時にアンテナを使用するのを許容するために、ダイプレクサを使うことができる。このような例において、各々のトランシーバは、２つのトランシーバの間でのインタラクションを防ぐために、狭帯域のフィルタを通してダイプレクサに接続している。ＲＦスイッチは、デバイスが問合せを送信し始めるときに、問合せレシーバへの損傷を防止するのに用いることができる。例えば、デバイスは、問合せ信号を送信するために、ＳＡＷフィルタ安定化コルピッツ・オシレータ、および、増幅器を使用することができる。この送信回路は、デバイスから送信される問合せ信号を許容するため、または、受信された問合せ信号を許容することに、ダイプレクサから、信号を多重送信するＲＦスイッチに接続している。一般のアンテナとダイプレクサを使うとき、通信トランシーバと問合せトランシーバのための搬送周波数は、互いの干渉を妨げるために、異なることができる。それらが同一であることが要求される場合には、他方が使用されているときに、アンテナを１つのトランシーバから切り離すために、別のＲＦスイッチが使用されなければならない。

コンポーネント・トランスミッタによって送信された信号を受信するコンポーネント・レシーバの感度は、多数のファクタに依存することができる。これらのファクタは、トランスミッタとレシーバの間の距離、信号の周波数、および、ＲＦウェイクアップ信号がレシーバに着くために、何を通っていくのか、を含むことができる。

所定のコンポーネントの上でＲＦウェイクアップ回路のための感度を決定することは、開始ビーム信号強度、推定環境パス損失、および、推定フリースペース・パス損失に基づいて決定さすることができる。すなわち、行動修正システムの中のコンポーネントの上のＲＦウェイクアップ回路のための適切な最小限の測定の正確さを設計することは、開始ビーム信号強度、推定環境パス損失、および、推定フリースペース・パス損失に依存することができる。

環境パス損失は、地球の表面の上を伝播する極高周波バンドにおける信号に対して近似をすることにより、推定することができる。例えば、それは、１０年間について、およそ３５−４０ＤＢによるパス損失増加、そして、１オクターブにつき１０−１２ｄＢと近似することができる。図８１は、グラフ８１００の中の所定の距離における、種々の周波数における信号の相対的なパス損失を示す。９００Ｍｈｚ範囲にあるＲＦウェイクアップ回路を有するコンポーネントに対して、およそ−３０ｄＢの推定環境パス損失がある。図８２は、近傍ウェイクアップ信号の範囲に対する範囲計算機８２００の１つの実施形態を示す。このパス損失を、予期される範囲内から送られるＲＦウェイクアップ信号が、コンポーネントをウェイクアップさせることができることを確実にするための受信回路の感度を決定するために、コンポーネントに対する受信回路を設計する際に使用することができる。

フリースペース・パス損失を、空気の特定の距離を進行することにより、信号が、失う強さがどれだけかを計算することによって、推定することができる。これは、次の方程式で表すことができる。

ここで、ｄは、レシーバとトランスミッタとの間の距離であり、λは、信号波長である。９００ＭＨｚで、光速を分割することは、０．３３３ｍの波長を与える。コンポーネント・レシーバが典型的にはおよそ１メートルいないならば、およそ０．０００７０４のフリースペース・パス損失の結果となる。この推定は、コンポーネント・レシーバとコンポーネント・トランスミッタの間の典型的な距離が異なるならば、調節することができる。フリースペース・パス損失は、次の方程式を使用して、デシベルまで変換されることができる。

この例に対して、Ｐは、およそ０．０００７０４である、それは、およそ−３１．５３ｄＢのフリースペース・パス損失となる。

ビーム信号がおよそ０ｄＢであるとすると、コンポーネント・レシーバの望ましい感度を決定することができる。パス損失プラス、フリースペース・パス損失をそれに追加すると、−６２ｄＢｍである。これは、上記の方程式の設定を使って電力に変換されることができ、それは、−６２ｄＢｍに等しく、Ｐのために解は、０．７０４μＷを与える。これは、レシーバが、トランスミッタからＲＦウェイクアップ信号を受信するためには、少なくともこの正確さで測定しなければならないことを意味する。

ＲＦウェイクアップ・システムを有するパーソナル・デバイスの１つの実施形態のためのブロック図が、図１３において示される。この実施形態では、１つのラインが、ダイプレクサからブルートゥース・ラジオへ行っている。ダイプレクサは、９１６ＭＨｚと２．４ＧＨｚ信号とを、両方の無線が、単一のアンテナを使うことができ、同時に動くことができるように、パッシブに互いに分割する。ＲＦスイッチは、ウェイクアップ・パルスを送信することと、受信することとの間で、選択することができる。このスイッチは、トランスミッタが、パッシブ検出器にバック・フィーディングして、それを損傷することを防ぐことができる。９１６．５ＭＨｚのフィルタは、間違ったトリガーを減らすための狭帯域のフィルタである（すなわち、８５０ＭＨｚの携帯電話はブロックされる）。パッシブ検出器は、ＲＦ信号を直流電圧に変換する、それは増幅され、コンパレータに入力されることができる。パッシブ検出器は、倍電圧として機能するように構成された２つのゼロバイアス・ダイオードを含む。

図１６は、近傍検出、および、有効なトランシーバが省電力にある時だけ非常に省電力のＴｘ／Ｒｘ動作のためのパーソナル・デバイス１５１０におけるＲＦウェイクアップ回路の検出器を含む、１つの例示的な実施形態のための系統図の部分を示す。一番上の回路は、他の回路とのインタフェースのための、検出およびウェイクアップ割り込みであり、下部の回路は、他のデバイスにインタフェースを得るための、ウェイクアップＴｘピングである。右から左に、ＲＦウェイクアップ・レシーバ・サブ回路（９１６．５Ｍｈｚ ＲＦ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ）は、通常、以下のように構成される。ＲＦスイッチ１５６０→フィルタ１５５８→レシーバ・ダイオード１５５６→増幅器１５５４→コンパレータ１５５２。ＲＦウェイクアップ・トランスミッタ・サブ回路は、ＳＡＷフィルタ安定化コルピッツ・オシレータ１５６４と増幅器１５５０を含む。増幅器は、ＦＣＣ規則に基づいてバイアスすることができる。たとえば、０ｄＢｍのＦＣＣ制限に合うようにすることができる。これらの系統図で示されるコンポーネントは、単に例示的なものであり、代替的な実施形態において、異なるコンポーネントを使用することができる。図１６は、図１２Ａ−Ｂの図示された実施形態で示されるＲＦウェイクアップ信号トランシーバの代替的な構造を示す。

ＲＦウェイクアップ回路を用いて、電池寿命を大きく制限することなく、連続的に動くことができる低消費電力レシーバを造ることができる。１つの実施形態において、ＲＦウェイクアップ回路は、およそ−５０ｄＢｍの感度を有する。ＲＦウェイクアップ回路は、６〜８フィートくらいでウェイクアップ回路を受信することができる。

ＲＦウェイクアップ・トランシーバの追加的な実施形態が、図１２において示される。図示されたＲＦウェイクアップ・トランスミッタ・サブ回路は、ＳＡＷオシレータＸをトリガーする、高信号・低信号によってコントロールされるコルピッツ・オシレータＷを使用する。このＳＡＷオシレータは、Ｑｌのベースをトリガーする正弦波を生成する。それは、その信号を増幅する。つぎに、この信号は、ＲＦスイッチＶを通して、チップ・アンテナＹに接続される。コンポーネントが、遠隔センサ・コンポーネントを用いて、測定をするためにトリガーされたならば、それは、ウェイクアップ・パルスを送信して、遠隔センサ・コンポーネントをウェイクアップするために、ウェイクアップ・トランシーバのこの部分を使うことができる。

デバイスがもはや送信していないとき、ＲＦスイッチは、受信モードに構成することができ、アンテナを、それは、別のデバイスから９１６．５ＭＨｚの信号を受信して、いかなる周囲騒音も除去するＳＡＷフィルタＵに接続する。ＳＡＷフィルタの後に、この信号は、半波整流器とＲＣフィルタを使用するピーク検出器Ｔにパスすることができる。この信号は、非反転増幅器Ｓにより増幅することができ、つぎに、コンパレータＲは、検出された９１６．５ＭＨｚの信号の存在のもとで、高出力することができる。この信号は、マイクロ・コントローラの上で入力をトリガーするのに用いることができる。あるいは、別の回路に対する電力供給するのに用いることができ、ＲＦウェイクアップ・トランシーバだけが電力を引き出す間に、残りのデバイスがパワー・ダウン・モードにする方法を提供する。

図８３は、行動修正システムのコンポーネントの間でデータを伝送する方法の１つの実施形態を示す。この実施形態では、このアルゴリズムは、パーソナル・デバイスに、情報をルーティングさせる能力を含む。例えば、パーソナル・デバイスは、インターネット、または別のコンポーネントに情報をルーティングすることができるあるいは、システム資源と可用性に依存して、適切であるように、ローカルに情報を格納することができる。１つの実施形態において、データは、格納され、適切であるならば、後の時点で適切な位置にアップロードされることができる。図８３の中で図示される方法は、システムをパワー・アップすること８３０２、ピング・デバイスが検出されるまで８３０４、モニタリングすること８３０６を含むことができる。応答において、ブルートゥースは使用可能であり、デバイス・プロトコル、ログＩＤ、デバイスタイプ、タグ、ルーティング情報、位置、および、データ方向が、得られる８３０８。システムは、データが利用できるかどうか決定することができる８３１０。データが利用できるならば、コンポーネントは、ポーリングし、ある時間、データを待機することができる８３１２。データが利用できないならば、コンポーネントは、どの情報が利用できるかを解析することができ８３１４、ルーティング・オプションを決定する８３１６。ルータ・プロトコルは、適切なモード８３２０にセットされることができ、システムは、ストレージが利用できるかどうか決定することができる８３１８。もし、そうであるならば、情報を準備し、適切にローカルに格納することができる８３２２。つぎに、変更されたセッティングとプロトコル８３２４で、データを伝送することができる。

図８４は、パーソナル・デバイスとハブ間の、あるいは、パーソナル・デバイスと遠隔センサ・コンポーネントの間でのデータを転送するのに用いられるシーケンスを示す。１つの実施形態において、この方法は、ウェイクアップ信号が受信されるまで、低消費電力スタンバイ・モード８４０２を入力することを含む８４０４。ウェイクアップが受信されるならば、システムは、パワー・アップされ、ブルートゥースを、デバイスを探索するのに用いることができる。有効なデバイスが特定されるならば８４１０、コンポーネントは、データが利用できるかどうか決定する８４１２。有効なデバイスが分からない場合には、コンポーネントは、スタンバイ・モードに再び入ることができる８４０２。データが利用できるならば、コンポーネントは、ハブ、センサ、または、他のコンポーネントからデータを受信することができる。ルーティング・オプションを決定できる８４１６。データが、ルーティングされるならば、ハブ・プロトコルは、適切なモードにセットすることができる。ストレージが利用できるならば、情報は、適切に、ローカルに格納することができる。データは、コンポーネントから、例えば、ハブ、センサ、または、パーソナル・デバイスのような別のコンポーネントへ伝送することができる。
ＸＩＩＩ．［専用コンポーネント］

ここに論じられるように、行動修正システムは、収集すること、感知すること、データをルーティングすること、および、ユーザに行動修正刺激を提供することを含む、種々の行動修正機能を達成する種々のコンポーネントを含む。１つ以上の行動修正機能を提供する専門デバイスの多数の例が、ここに議論される。

図８５の図示された実施形態は、液体のタイプにタグを付けて、消費される総計を追跡するためのシステムの例を示す。システムは、また、いつ、液体を飲むことが適切でありえるか、ユーザに通知し、注意を喚起することもできる異なる飲物プロフィールを、例えば、電話アプリケーションのようなコンポーネントの上のアプリケーションからダウンロードすることができる。

図８５の図示された実施形態において、本願発明の実施形態に従うシステムが、示され、８５４０と表される。このシステム８５００は、デバイス８５１０、パーソナル・デバイス８５５０、飲料ディスペンサ８５２０、および、ディスプレイ８５３０を含むことができる。システム８５００は、また、ストレージ８５４０またはメモリに、ユーザ日付を格納することもでき、それは、デバイス４４１０の上に、または、図示されるクラウド格納システムに組み込むことができる。これらのコンポーネントに関連して記述されるが、システム８５００は、ここに記述される他の実施形態とともにインプリメントすることができること、そして、他の実施形態の要素は、システム８５００における、いずれのコンポーネントにたいしても置換することができることが理解されるべきである。たとえば、システム８５００は、流体のタイプをタグ付けし、消費総計を追跡する本願発明の例を示す。しかし、他のタグ付けとトラッキング目的のために使用することができる。

飲料ディスペンサ８５２０は、ユーザが、例えば、水または風味をつけた水のような液体を飲むのを可能にすることができる。図示された実施形態において、飲料ディスペンサ８５２０は、キャップに配置された、または、容器の本体の周りに配置されたエレクトロニクス（図示せず）を含むことができるビンまたは容器である。これらのエレクトロニクスは、傾き、ドリンク期間、および飲料ディスペンサ８５２０の中の液体量の１つ以上をモニターすることができる。この情報またはデータは、ユーザが飲料ディスペンサ８５２０から飲んだとき、あるいは、そのあとで、パーソナル・デバイス８５５０に通信されることができる。代替的、または、例えば、ドリンク期間のようなこのモニターされた情報を通信することに加えて、例えば、このエレクトロニクスは、例えば、消費されるカロリーの量を決定して、パーソナル・デバイス８５５０に処理された情報を通信するなど、モニターされた情報を処理することができる。飲料ディスペンサ８５２０は、また、パーソナル・デバイス８５５０に存在を通信することもでき、たとえば、パーソナル・デバイス４４５０が、情報を飲料ディスペンサ８５２０に期待するのを可能にする。

飲料ディスペンサ８５２０は、ディスプレイ８５３０、飲料ディスペンサ８５２０の他の場所に組み込まれた１つ以上のディスプレイ８５３０とセレクタ（図示せず）とを含むことができる。ディスプレイ８５３０は、飲料ディスペンサ８５２０のエレクトロニクスとインタフェースすることができ、ユーザに通知を提供することができる、または、飲料ディスペンサ８５２０なかで、または、それ、またはその組合せにより提供される液体についての情報を提供することができる。例えば、ディスプレイ８５３０は、在庫情報、いつ、あるいは、どのように飲むべきかの１つ以上についてユーザへの通知、飲物タイプ、何杯であるか、および使用法を提供することができる、セレクタは、液体タイプの選択を許容し、例えば、デバイス８５１０から新しい流体タイプのような情報のダウンロードを可能にするボタンの形であることができる。

エレクトロニクス、ディスプレイ８５３０、および、飲料ディスペンサの上のセレクタの位置を、構成の間で異なるようにすることができる。さらに、代替的な実施形態においては、これらのコンポーネントは、飲料ディスペンサ８５２０と分離可能なカップ・ホルダーまたは、カップ・インシュレータに組み込むことができる。このように、種々の液体容器を、システム８５００に関連して、使用することができる。たとえば、カップ・ホルダー内のエレクトロニクスを含むことによって、ユーザの好きなコーヒー・マグまたは飲料ボトルを、タグを付けして、ユーザの飲料消費を追跡している間、使用することができる。

パーソナル・デバイス８５５０は、ここに記述される１つ以上のパーソナル・デバイスと同様でありえる。この実施形態のパーソナル・デバイス８５５０は、飲料ディスペンサ８５２０から、ワイヤレスで、例えば、存在と液体情報のような情報を受信することができる。そして、飲料ディスペンサ８５２０に保健関連情報に基づく推奨をワイヤレスで送信することができる。パーソナル・デバイス８５５０は、識別、活動、消化、生物測定学、および、デバイスインタフェース（例えば、飲料ディスペンサ８５２０とデバイス８５１０）についてのデータまたは情報を提供するインタフェースを含むことができる。パーソナル・デバイス８５５０は、また、例えば、ユーザ・ステータスとダイエット・データのような情報をデバイス８５１０とワイヤレスで交換することもできる。このように、種々のユーザ・データに基づいて、パーソナル・デバイス８５５０は、飲料ディスペンサ８５２０に、最終的には、ユーザに推奨を送るべきかどうかについて決定をすることができる。

デバイス８５１０は、パーソナル・デバイス８５５０と通信することができるデバイスの任意のタイプであることができる。しかし、開示の目的のために、デバイス８５１０が示され、携帯電話として記載される。本願発明は、携帯電話に限られていないこと、および、その他のデバイスを使用することができることが理解されるべきである。さらに、１つの実施形態において、デバイス８５１０とパーソナル・デバイス８５５０は、デバイス８５１０がパーソナル・デバイス８５５０の特徴と機能性を含むように、一緒に統合することができる。

図８６の図示された実施形態において、デバイス８６１０は、健康アプリケーションを含み、それは、ストレージ８６４０とパーソナル・デバイス８６５０の１つ以上から受信され得られたデータを処理することができる。このデータを用いて、健康アプリケーションは、健康推奨を展開することができる。これらの推奨は、例えば、飲料ディスペンサ８６２０のディスプレイ８６３０を含むシステム８６００の１つ以上のディスプレイを通して、ユーザに提供されることができる。例えば、健康アプリケーションは、いつ飲むべきかを、ユーザに通知し、アラームすることができる。１つの実施形態において、健康推奨は、デバイス８６１０の上の健康アプリケーションの代わりに、またはそれに加えて、パーソナル・デバイス８６５０によって、開発されることができる。デバイス８６１０は、また、パーソナル・デバイス８６５０または飲料ディスペンサ８６２０に、たとえば、ユーザまたは液体タイプに依存する異なる飲物プロフィールを提供することができる。

記載したように、デバイス８６１０は、無線通信能力を含む。これらの能力は、デバイス８６１０における近距離無線通信（ＮＦＣ）インタフェースを含み、それは、他のデバイスでの支払い処理を可能にするのをできるように、また容易にすることができる。デバイス８６１０は、例えば、ユーザは、液体タイプを購入するために、または、すでに購入した液体を拾い上げるために通知されることができるように、パーソナル・デバイス８６５０と飲料ディスペンサ８６２０の１つ以上に支払い推奨を送信することもできる。

図８６の図示された実施形態は、ユーザからの要求を受信することができ、その要求、ユーザについてのデータ、またはその組合せに基づいて、推奨を作る自動販売機の例を示す。例えば、自動販売機は、選択的に、パーソナル・デバイスにと同様に、携帯電話に食物購入のタイプと量を送信することができることができる。この携帯電話は、製品の代金を支払うのにも用いられたデバイスでありえる。同様に、レストランにおいて食物を求めるオーダは、例えば、図８７に示されるシステムのような、携帯電話またはタブレットのような電子部品から行われる。このオーダは、カロリー摂取量を追跡するために、ネットワークにより用いることができる、電子レシートを生成することができる。

図８６の図示された実施形態において、本願発明の実施形態に従うシステムが、示され、８６００と表される。このシステム８６００は、デバイス８６１０、パーソナル・デバイス８６５０、および、自動販売機８６３０を含むことができる。システム８６００は、また、ストレージ８６４０またはメモリに、ユーザ日付を格納することもでき、そして、それは、デバイス８６１０に、または、デバイス８６１０でアクセスできる、図示されたクラウド格納システムに組み込むことができる。これらのコンポーネントに関連して記述されるが、システム８６００は、ここに記述される他の実施形態とともにインプリメントすることができること、さらに、他の実施形態の要素は、システム８６００におけるコンポーネントのいずれに対しても置換することができることが理解されるべきである。たとえば、システム８６００は、ユーザから要求と情報を受信し、のデータに基づいて、推奨をつくる自動販売機を有する本願発明の例を示す。

図８６の図示された実施形態のシステム８６００は、システム８５００に、いくつかの例外を除いて、同様でありえる。システム８６００は、システム８６００の中で通信することができる自動販売機８６３０を含むことができる。自動販売機８６３０は、従来の自動販売機に共通の同じ特徴の多くを共有することができるが、しかし、保健関連情報に基づいた推奨を提供する能力を含む。

図８８に図示された実施形態は、行動修正およびモニタリングにおいて使用することができるサプリメントまたは薬物を出すディスペンサのための種々のインタラクション８８００の例を示す。行動修正システムは、ディスペンサの種々の異なるタイプと対話することができる。例えば、ホーム錠剤ディスペンサ８８０８と行動修正薬物ビン８８０６は、両方ともディスペンサである。このディスペンサは、たとえば、本願明細書の他の実施形態に記載されているように、ユーザがいつ彼／彼女の薬物を飲んだかについて確認するために、薬物ビン８８０６が片付けられる時をモニターすることができる。このディスペンサは、従来のディスペンサに共通の同じ特徴の多くを共有することができる。しかし、行動修正システムとのインタフェースの能力を含む。例えば、ディスペンサは、ＩＤ、活動、消化、生物測定情報を得るために、パーソナル・デバイスと、または、さもなければパーソナル・デバイスと結びついたインタフェースと対話することができる。さらに、パーソナル・デバイスまたはディスペンサは、支払いと健康推奨に関して、ユーザの自動車電話８８０２と通信することができる。１つの実施形態において、ユーザのデータは、クラウド８８１０のサーバに格納することができ、直接または間接的に、行動修正システムの、いずれのコンポーネントによってでもアクセスすることができる。

図８９に図示された実施形態は、液体のディスペンサ８９０８と結びつけられた、行動修正システムのコンポーネント８９０６とのインタラクション８９００を示す。コンポーネントは、ディスペンサと統合することができる。あるいは、分離して、そのディスペンサとともに働くことができる。この製品が使われるとき、システムは、製品を使用するのに望ましいときと使用を認めるように構成されることができる。たとえば、コンポーネントまたは製品は、ユーザに、洗うように通知するために、ビープ音を鳴らすことができる。このシステムは、家庭の誰かの健康タグに基づいて、汚染を防止することを支援することができる。１つの実施形態において、コンポーネント８９０６は、第２のパソコン８９０４と対話することができ、そして、それは、次に、自動車電話８９０２と対話することができる。ユーザ・データ８９１０は、クラウドに格納することができ、行動修正システムにおける、いずれのコンポーネントによってもアクセスすることができる。

図８７の図示された実施形態は、例えば、レストランを見つけて、パーソナル・デバイス８７０８によって通信されるメニューと、ユーザの現在の妥協されたカロリー・レベルにより修正されたユーザの目標に基づいて、選択を推奨するために、ＧＰＳデータを利用することができる電話のようなコンポーネントの上の例のソフトウェア・アプリケーションである。ユーザについての情報は、携帯電話コンポーネント８７０２の上で示すことができ、情報は、パーソナル・デバイス８７０８によって伝送されるか、ユーザ・データ８７１２を格納するクラウドのサーバから行動修正システムを通して伝送することができる。レストラン選択は、コンポーネント携帯電話８７０４の上で実行することができ、そして、推奨された食品材料のリストは、コンポーネント携帯電話８７０６の上でユーザに提供することができる。いくつか実施形態において、食事は、直接、自動車電話から注文することができる。目標カロリーと実際のカロリー、および、食事が注文される時刻は、携帯電話コンポーネントの上に示すことができる。その制限は、レストランＩＤ、位置ＩＤ、および、戸口でのウェブリンク・データ、上述の対話を容易にするドライブスルー・メニューを含む行動修正コンピュータを有することができる。

図５２に図示された実施形態は、モバイル機器５２０８、パーソナル・デバイス５２１４、入力デバイス５２１６、遠隔ディスプレイおよびスピーカ５２０６、ブリッジ５２１０、光センサ５２１２、および、磁石５２０４を有する別のパーソナル・デバイス５２０２を含む、行動修正システムの１つの実施形態を示す。図示された実施形態は、ユーザと対話するために利用することができるいくつかの行動修正コンポーネントの例を提供する。表現された実施形態は、ダイエット・ユーザが、どのように、行動修正システムのコンポーネントとして構成される冷蔵庫のような機器の近くのコンポーネントと対話することができるかを図示する。別の例は、このコンポーネントを、子どもたちが学校から帰って来たとき、子供たちと対話するために使用することである。さらにもう１つの例は、彼らが、起きる、屋外を歩く、ゴミを出す、運動、宿題、歯みがき、日々の雑用、または、あらゆる他の日々のイベントと活動を忘れない、ときに、ユーザに約束を思い出させるように、リマインダを提供することである。図示された実施形態は、また、遠隔ディスプレイは、更新された情報、推奨、リマインダ、警告、または他のユーザの関連情報を提供するのに用いることができることを示す。

図９０の図示した実施例は、携帯電話９００２のようなコンポーネントの１つの実施形態を示す。それは、ここに解説されるように、低消費電力使用のためにおよそ９００ＭＨｚのトランシーバを、または、データ格納媒体へのブリッジまたはハブとして電話を利用するためのアダプタ９００４として組み込んでいる。パーソナル・デバイス９００６、アダプタ９００４、または、携帯電話９００２は、互いに対話することができる。コンポーネントは、クラウド・サーバでユーザ・データ９００８にアクセスすることができる。

図３３に図示された実施形態は、ステッカー３３２０に電力供給し、それを読む無線電力の表現を示す。または、無線充電のためのトランスミッタ・コイルを含むパーソナル・デバイス３３１０を用いた伝送可能なタトゥーを表す。ステッカー３３２０または伝送可能なタトゥーに電力供給し、それらを読み取るために、トランスミッタ・コイルを使用することができる。１つの実施形態において、パーソナル・デバイスは、携帯電話３３３０である。

「垂直」、「水平」、「上部」、「底部」、「低い」、「内部」、「内向き」、「外部」、「外向き」など方向の用語は、図面に示される実施形態の方向に基づいて、本願発明を記述することを助けるために用いられる。この方向用語の使用は、本願発明を、いかなる特定の方向に制限に制限するものであると解釈されてはならない。

上記の説明は、本願発明の現在の実施形態のものである。種々の代替と変化は、添付の請求項において規定されるように、本願発明の要旨とより広い態様を逸脱しない範囲で作ることができる。それは、均等の原則を含む特許法の原則に従って、解釈されるべきである。この開示は、例示となる目的のために提示されるものであり、本願発明のすべての実施形態の網羅的な記載であると解釈されてはならない。または、特許請求の範囲を、これらの実施形態に関連して図示されるか、記述される特定の要素に制限するものであると解釈されてはならない。例えば、制限なしで、記述された発明のどんな個々の素子でも、同様の機能性をとても提供するか、さもなければ適切な動作を提供する代替的な素子と置き替えることができる。これは、例えば、現在当業者に知られているかもしれない現在既知の代替的な素子、および、例えば、当業者が、開発と同時に、選択肢と認めるかもしれない将来開発することができる代替的な素子を含む。さらに、開示された実施形態は、協調して記載され、利益の集合を協働して提供することができる複数の特徴を含む。本願発明は、本願請求項において明確に範囲を規定して述べられる場合を除き、これらの特徴の全て含む、あるいは、ここで述べた利益の全てを提供するような実施形態だけに限定されるものではない。特許請求の範囲の請求項の要素を、単数で参照すること、例えば、冠詞「ａ」、「ａｎ」、「ｔｈｅ」あるいは「ｓａｉｄ」を用いることは、その要素を単数に制限するものとして解釈するものではない。

Claims (95)

1. ユーザによって身に着けるか、運ぶことができるパーソナル・デバイスであって、該デバイスは、データを得るためのセンサと、該センサによって収集された該データを送信するための通信送信器とを含む、パーソナル・デバイスと、データを格納することができるネットワーク対応ストレージ・ユニットと、前記パーソナル・デバイスと前記ストレージ・ユニットとの間の通信ブリッジを提供するように構成されたハブであって、該ハブは前記パーソナル・デバイスからの通信を受信することができ、前記ストレージ・ユニットへ通信を送信することができ、それにより、前記ストレージ・ユニットは前記データを格納することができる、ハブと、を備える行動修正システム。
2. 前記センサは、ユーザの身体活動を表示するデータを収集することができる加速度計を含む、請求項１に記載のシステム。
3. 前記センサは、前記ユーザから生体インピーダンス測定値をとることができる生体インピーダンス・センサを含む、請求項１に記載のシステム。
4. 前記センサは、前記ユーザの身体活動のデータ表現を収集することができる加速度計と、前記ユーザから生体インピーダンス測定値をとることができる生体インピーダンス・センサと、を含む、請求項１に記載のシステム。
5. 前記ネットワーク対応ストレージ・ユニットは、インターネット対応ストレージ・ユニットである、請求項１に記載のシステム。
6. 複数の前記パーソナル・デバイスをさらに含み、該パーソナル・デバイスの各々が、前記ハブに対して前記パーソナル・デバイスをユニークに識別するためのユニークな識別子を含む、請求項１に記載のシステム。
7. 前記ハブは、異なる通信プロトコルの複数のトランシーバを含み、前記ハブは、異なる通信プロトコルをわたって通信を可能にするために、該異なる通信プロトコルの間で翻訳するように構成される、請求項１に記載のシステム。
8. 前記ストレージ・ユニットおよび前記ハブの少なくとも１つに結びついたプロセッサであって、該プロセッサは、前記データを分析して、ユーザ・フィードバックを提供するように構成され、該ユーザ・フィードバックは、前記ハブを通して、前記プロセッサから前記パーソナル・デバイスまで通信される、プロセッサをさらに含む請求項１に記載のシステム。
9. 前記データは、前記ユーザの身体活動と、前記ユーザの生体インピーダンスとを表すデータを含む、請求項８に記載のシステム。
10. 前記パーソナル・デバイスは、前記ユーザ・フィードバックを前記ユーザに視覚的に提示するためのディスプレイを含む、請求項９に記載のシステム。
11. パーソナル・デバイスをユーザを提供するステップであって、該パーソナル・デバイスは、ユーザの身体活動とユーザの生体インピーダンスに関するデータを収集することができる１つ以上のセンサを有している、ステップと、インターネット対応ストレージ・ユニットを提供するステップと、前記パーソナル・デバイスと前記ストレージ・ユニットとの間の通信ブリッジを形成するハブを提供するステップと、前記パーソナル・デバイスの上のデータを収集するステップと、前記収集したデータを、前記パーソナル・デバイスから前記ハブへ通信するステップと、前記収集したデータを、前記ハブから前記ストレージ・ユニットまで通信するステップであって、それにより、前記ストレージ・ユニットは、データを格納することができる、ステップと、ユーザ・フィードバックを生成するためにデータを処理するステップと、ユーザにユーザ・フィードバックを提供するステップと、のステップを含む行動修正を提供する方法。
12. 前記データを収集するステップは、更に、加速度計を用いた前記ユーザの身体活動を表すデータを収集すること、生体インピーダンス・センサを用いて前記ユーザの生体インピーダンスを表すデータを収集すること、として規定される、請求項１１に記載の方法。
13. 複数の通信プロトコルを有しているコンポーネントのネットワークを提供するステップと、複数の通信トランシーバを有するハブを提供するステップと、前記複数の通信プロトコルに対応するステップと、前記コンポーネントの１つから前記ハブに、第１の通信を送信するステップと、前記通信トランシーバの第１番目を使用するステップと、前記第１の通信を、前記ハブから前記コンポーネントの第２番目のものに送信するステップと、前記通信トランシーバの第２番目を使用するステップと、のステップを更に含む請求項１１に記載の方法。
14. コンポーネントの前記ネットワークは、複数のパーソナル・デバイスを含み、該パーソナル・デバイスの各々は、ユニークな識別子を提供されており、前記通信するステップは、各々、前記対応するパーソナル・デバイスのユニークな識別子で前記通信にタグ付けするステップ含む、請求項１３に記載の方法。
15. ユーザの身体組成を表す生体インピーダンス・データを提供するように構成された生体インピーダンス測定回路と、前記ユーザの身体活動を表す加速度計データを提供するように構成される少なくとも１つの加速度計と、前記加速度計データに基づいてエネルギー支出を決定するためのプロセッサと、通信をパーソナル・デバイスから前記行動修正システムの別のコンポーネントに送信するための送信器を有する通信システムと、を備える、行動修正システムのユーザによる使用のためのパーソナル・デバイス。
16. 前記少なくとも１つの加速度計は、３−軸加速度計である、請求項１５に記載のパーソナル・デバイス。
17. 前記パーソナル・デバイスは、リストバンド筐体を更に含み、前記生体インピーダンス測定回路は、内部センサのペアと外部センサのペアとを含み、前記内部センサのペアは、前記筐体から前記ユーザの方へ内向きに向いており、一般的には、前記ユーザの皮膚に接触しており、前記外部センサのペアは、前記筐体から外向きに向いており、前記外部センサのペアは、選択的に、前記ユーザの皮膚に接触して置かれることができる、請求項１５に記載のパーソナル・デバイス。
18. 前記通信システムは、前記行動修正システムの別のコンポーネントから通信を受信するためのレシーバを有する、請求項１５に記載のパーソナル・デバイス。
19. 前記パーソナル・デバイスは、前記ユーザにフィードバックを提供するためのインタフェースを含む、請求項１５に記載のパーソナル・デバイス。
20. 前記インタフェースは、前記ユーザに視覚フィードバックを提供するためのディスプレイを含む、請求項１９に記載のパーソナル・デバイス。
21. 前記プロセッサは、前記生体インピーダンス・データと前記加速度計データとの関数としてカロリー摂取量を決定するように構成される、請求項１５に記載のパーソナル・デバイス。
22. 生体インピーダンス・データと加速度計データとを格納することができるストレージ・ユニットであって、前記通信システムは、該生体インピーダンス・データと該加速度計データとを、前記行動修正システムの別のコンポーネントへ送信することができる、ストレージ・ユニットを更に含む請求項１５に記載のパーソナル・デバイス。
23. 異なる通信プロトコルの複数のトランシーバと、前記異なる通信プロトコルのいずれを用いてでも前記行動修正システムの他のコンポーネントからデータを受信し、前記異なる通信プロトコルの１つを用いた格納デバイスに前記受信データを送信するように構成されるルータ・プロトコル・コントローラと、行動修正システムのコンポーネントにＲＦウェイクアップ信号を送るためのＲＦトランスミッタと、を備える行動修正システムのためのハブ。
24. 前記格納デバイスは、インターネット対応格納デバイスである、請求項２３に記載のハブ。
25. 前記ハブは、有線通信プロトコルによって前記格納デバイスに結合される、請求項２３に記載のハブ。
26. 前記有線通信プロトコルは、イーサネット・プロトコルである、請求項２５に記載のハブ。
27. 前記受信データを処理するためのプロセッサを更に含む請求項２３に記載のハブ。
28. 前記プロセッサは、前記データを分析して、行動修正を補助するためにユーザ・フィードバックを生成することができる行動分析修正エンジンを含む、請求項２７に記載のハブ。
29. 前記ルータとプロトコル・コントローラは、前記ユーザ・フィードバックを前記コンポーネントに対して適切な前記異なる通信プロトコルの１つを使用して、行動修正システムの別のコンポーネントに送信するように構成される、請求項２８に記載のハブ。
30. 前記ＲＦトランスミッタは、所定の周波数における振動波形を生成するためのオシレータと、ＲＦウェイクアップ信号を送信するように構成される、前記オシレータに結合したＲＦアンテナとを含む、請求項２３に記載のハブ。
31. 前記オシレータは、コルピッツ・オシレータである、請求項３０に記載のハブ。
32. 前記前記コルピッツ・オシレータは、ＳＡＷオシレータと増幅器とを含む、請求項３１に記載のハブ。
33. 生体インピーダンス測定回路を用いて、前記ユーザから生体インピーダンス測定を得るステップと、正規化因子の正規化データ表現を得るステップと、バイオ共鳴測定の近似を生成するために、前記正規化データの関数として生体インピーダンス測定を正規化するステップと、のステップを含む、ユーザのバイオ共鳴測定を近似する方法。
34. 前記正規化データを得るステップは、ユーザの消化を表すデータを得るステップを含む、請求項３３に記載の方法。
35. ユーザの消化を表すデータを得る前記ステップは、消化センサを用いた消化測定を得ることを含む、請求項３４に記載の方法。
36. 消化センサは、表皮塩分センサである、請求項３５に記載の方法。
37. 消化センサは、流体吸入センサである、請求項３５に記載の方法。
38. 前記流体吸入センサは、流体ディスペンサと結びついている、請求項３７に記載の方法。
39. 前記流体吸入センサは、流体タイプと消費流体量とを表すデータを提供する、請求項３８に記載の方法。
40. 前記正規化データを得るステップは、ユーザの体の方向を表すデータを得るステップを含む、請求項３３に記載の方法。
41. ユーザの体の方向を表すデータを得る前記ステップは、３軸加速度計から測定を得るステップを含む、請求項４０に記載の方法。
42. 前記正規化データを得るステップは、ユーザの消化を表す消化データとユーザの体の方向を表す傾きデータとを得るステップを含む、請求項３３に記載の方法。
43. 第１回目に、ユーザの最初の身体組成を測定するステップと、第２回目に、ユーザの次の身体組成を測定するステップと、最初の身体組成と次の身体組成との間の違いに対応している身体組成カロリー数を決定するステップと、前記第１回目と前記第２回目との間の期間に、前記ユーザによってカロリー支出を決定するステップと、前記期間でのカロリー摂取量を、前記決定されたカロリー支出と、身体組成カロリー数との関数として決定するステップと、のステップを含むユーザの、カロリー摂取量を決定する方法。
44. 前記最初の測定ステップは、前記第１回目における体脂肪量と除脂肪量とを表す測定をとるステップを含む、請求項４３に記載の方法。
45. 前記次の測定ステップは、前記第２回目における体脂肪量と除脂肪量とを表す測定をとるステップを含む、請求項４４に記載の方法。
46. 前記最初の測定ステップは、前記第１回目における生体インピーダンス測定をとるステップを含む、請求項４３に記載の方法。
47. 前記次の測定ステップは、前記第２回目における生体インピーダンス測定をとるステップを含む、請求項４６に記載の方法。
48. 前記最初の測定ステップは、生体インピーダンス測定回路を用いて生体インピーダンスを測定することを含み、前記次の測定ステップは、生体インピーダンス測定回路を用いて生体インピーダンスを測定することを含む、請求項４３に記載の方法。
49. 身体組成カロリーを決定する前記ステップは、前記最初の身体組成に対応する最初のカロリー数を決定することと、前記次の身体組成に対応する次のカロリー数を決定することとと、前記最初のカロリー数と前記次のカロリー数との違いをとることとのステップを含む、請求項４３に記載の方法。
50. 身体組成カロリーを決定する前記ステップは、前記最初の身体組成と前記次の身体組成との違いをとることと、前記最初の身体組成と前記次の身体組成との間の違いに対応する身体組成カロリー数を決定することとのステップを含む、請求項４３に記載の方法。
51. カロリー支出を決定する前記ステップは、３軸加速度計を使用して、ユーザの身体活動を表すデータを収集することを含む、請求項４３に記載の方法。
52. カロリー支出を決定する前記ステップは、ユーザの身体活動を表すデータを、消費カロリー数に変換することを含む、請求項４３に記載の方法。
53. 身体組成を測定する身体組成測定回路と、カロリー支出を決定する活動測定回路と、前記期間の初めに最初の身体組成を、前記期間の終わりに次の身体組成を測定するために前記測定回路を操作するように構成されたプロセッサであって、該プロセッサは、該最初の身体組成と該次の身体組成の違いに対応する身体組成カロリー数を決定するように構成され、該プロセッサは、前記活動測定回路を、前記期間のカロリー支出を表すデータを収集するように操作するように構成され、該プロセッサは、前記期間のカロリー摂取量を、前記決定されたカロリー支出と前記身体組成カロリー数との関数として決定するように構成される、プロセッサと、を含む、ある期間のユーザのカロリー摂取量を決定するデバイス。
54. 前記身体組成測定回路は、体脂肪量と除脂肪量とを表す測定を生成するように構成される、請求項５３に記載のデバイス。
55. 前記身体組成測定回路は、生体インピーダンス測定回路である、請求項５３に記載のデバイス。
56. 前記活動測定回路は、３軸加速度計を含む、請求項５５に記載のデバイス。
57. 低出力スタンバイ・モードを入力することができる第１のコンポーネントであって、該第１のコンポーネントは、前記スタンバイ・モードである場合には、ＲＦウェイクアップ信号を受信することができるＲＦウェイクアップ・レシーバを有しており、前記第１のコンポーネントは、ＲＦウェイクアップ信号を受信することに応じて前記スタンバイ・モードから離れるように構成される、第１のコンポーネントと、ＲＦウェイクアップ信号を送信することができる第２のコンポーネントであって、該第２のコンポーネントは、ウェイクアップ周波数においてＲＦ信号を生成することができるＲＦトランスミッタを含む、第２のコンポーネントと、を備える行動修正ネットワーク。
58. 前記ＲＦウェイクアップ・レシーバは、ＲＦウェイクアップ信号を受信することに応じて、イネーブル出力を生成するように構成されている、請求項５７に記載のネットワーク。
59. 前記第１のコンポーネントは、イネーブル入力で通信マイクロ・コントローラを含み、前記イネーブル出力は、前記イネーブル入力に印加される、請求項５８に記載のネットワーク。
60. 前記第１のコンポーネントは、イネーブル・トランジスタを有する電源を含み、前記イネーブル出力は、前記電源装置を有効にするために、前記イネーブル・トランジスタに印加される、請求項５８に記載のネットワーク。
61. 前記ＲＦウェイクアップ・レシーバは、ＲＦ信号を受信して、対応する出力を生成するように構成されるＲＦアンテナを含む、請求項５８に記載のネットワーク。
62. 前記ＲＦウェイクアップ・レシーバは、前記ＲＦアンテナ出力をフィルタリングして、フィルタ出力を生成するためのフィルタを含む、請求項６１に記載のネットワーク。
63. 前記ＲＦウェイクアップ・レシーバは、前記フィルタ出力のピークを表すピーク検出器出力を生成するためのピーク検出器を含む、請求項６２に記載のネットワーク。
64. 前記ＲＦウェイクアップ・レシーバは、前記ピーク検出器出力を増幅するための増幅器を含む、請求項６３に記載のネットワーク。
65. 前記ＲＦウェイクアップ・レシーバは、前記ピーク検出器出力を基準に対して比較し、前記比較を表すコンパレータ出力を提供するためのコンパレータを含む、請求項６４に記載のネットワーク。
66. 前記第１のコンポーネントは、イネーブル入力で通信マイクロ・コントローラを含み、前記コンパレータ出力は、前記イネーブル入力に印加される、請求項５７に記載のネットワーク。
67. 前記第１のコンポーネントは、イネーブル・トランジスタを有する電源を含み、前記コンパレータ出力は、前記電源を有効にするために、前記イネーブル・トランジスタに印加される、請求項５７に記載のネットワーク。
68. 前記ＲＦウェイクアップ・レシーバの前記フィルタは、ＳＡＷフィルタである、請求項６２に記載のネットワーク。
69. 前記ＲＦウェイクアップ・レシーバの前記増幅器は、非反転増幅器である、請求項６４に記載のネットワーク。
70. 前記第２のコンポーネントの前記ＲＦウェイクアップ・トランスミッタは、所定の周波数でＲＦ信号を生成するためのオシレータと、ＲＦウェイクアップ信号を送信するためのＲＦアンテナとを含む、請求項５７に記載のネットワーク。
71. 前記オシレータは、コルピッツ発振器である、請求項７０に記載のネットワーク。
72. 前記第１のコンポーネントは、ＲＦウェイクアップ・トランスミッタとＲＦスイッチとを含み、前記ＲＦスイッチは、前記ＲＦウェイクアップ・トランスミッタと前記ＲＦウェイクアップ・レシーバとを前記ＲＦアンテナに交互に接続するように構成されている、請求項６１に記載のネットワーク。
73. ＲＦ信号を受信して、対応する出力を生成するように構成されたＲＦアンテナと、前記ＲＦアンテナ出力をフィルタリングして、フィルタ出力を生成するためのフィルタと、前記フィルタ出力のピークを表すピーク検出器出力を生成するためのピーク検出器と、前記ピーク検出器出力を増幅するための増幅器と、基準に対して前記ピーク検出器出力を比較し、前記比較を表すコンパレータ出力を提供するためのコンパレータであって、前記コンパレータ出力は、前記コンポーネントの前記イネーブル入力に印加することができる、コンパレータと、を含む、イネーブル入力を有するコンポーネント用のＲＦウェイクアップ信号レシーバ。
74. 前記フィルタは、ＳＡＷフィルタである、請求項７３に記載のレシーバ。
75. 前記増幅器は、非反転増幅器である、請求項７４に記載のレシーバ。
76. イネーブル入力を有するコンポーネントを用いるＲＦスリープ解除信号トランシーバであって、ＲＦアンテナと、前記ＲＦアンテナ出力をフィルタリングして、フィルタ出力を生成するためのフィルタと、前記フィルタ出力のピークを表すピーク検出器出力を生成するためのピーク検出器と、前記ピーク検出器出力を増幅するための増幅器と、基準に対して前記ピーク検出器出力を比較し、前記比較を表すコンパレータ出力を提供するためのコンパレータであって、前記コンパレータ出力は、前記コンポーネントの前記イネーブル入力に印加することができる、コンパレータと、を含むＲＦウェイクアップ・レシーバと、所定の振動周波数で信号を生成するためのオシレータを含むＲＦウェイクアップ・トランスミッタと、前記ＲＦアンテナを前記ＲＦウェイクアップ・レシーバまたは前記ＲＦウェイクアップ・トランスミッタに選択的に接続するためのＲＦスイッチと、を含む、ＲＦスリープ解除信号トランシーバ。
77. 前記フィルタは、ＳＡＷフィルタである、請求項７６に記載のトランシーバ。
78. 前記増幅器は、非反転増幅器である、請求項７６に記載のトランシーバ。
79. 前記オシレータは、コルピッツ発振器である、請求項７６に記載のトランシーバ。
80. ユーザの身体組成を表す生体インピーダンス・データを提供する生体インピーダンス構成と、ユーザの心拍数を表す心拍数データを提供する心拍数構成との１つにおいて、選択的に構成することができる測定回路を備える再構成可能なセンサ。
81. 前記測定回路は、センサの第１のペアと、センサの第２のペアと、前記測定回路が前記生体インピーダンス構成であるとき、センサの前記第１のペアにわたり電気信号を印加するための興奮サブ回路と、前記測定回路が、前記生体インピーダンス構成であるとき、位相出力と振幅出力を生成するために、前記興奮サブ回路に有効に結合される第１の入力と、センサの前記第２のペアと有効に結合した第２の入力と、を有する利得位相検出器サブ回路と、を含む、請求項８０に記載のデバイス。
82. 前記第１の入力は、電流センサによって前記興奮サブ回路に有効に結合され、それにより、前記第１の入力は、前記利得位相検出器サブ回路に、興奮サブ回路の電流を表す電圧信号を提供する、請求項８１に記載のデバイス。
83. 前記興奮サブ回路は、ディジタル波形を生成するための波形生成器と、前記ディジタル波形をアナログ興奮信号に変換するためのディジタル−アナログ変換器とを含む、請求項８２に記載のデバイス。
84. 前記測定回路は、前記測定回路が前記心拍数構成であるとき、前記興奮サブ回路を無効にするためのディスエーブル・サブ回路を含む、請求項８３に記載のデバイス。
85. 前記測定回路は、前記センサの第２のペアに有効に結合した増幅器を含み、前記増幅器は、センサの前記第２のペアと前記利得位相検出器サブ回路との間、および、センサの前記第２のペアと前記バイパス・サブ回路との間に配置される、請求項８４に記載のデバイス。
86. アナログ・ディジタル変換器であって、前記利得位相検出器サブ回路の前記位相出力と前記振幅出力が、該アナログ・ディジタル変換器に結合している、アナログ・ディジタル変換器と、前記測定回路が前記心拍数構成であるとき、前記利得位相検出器サブ回路をバイパスするために、前記第２の入力を前記アナログ・ディジタル変換器に有効に結合させているバイパス・サブ回路と、を更に含む請求項８５に記載のデバイス。
87. 前記アナログ・ディジタル変換器の出力を受信するために、前記アナログ・ディジタル変換器に結合したマイクロ・コントローラを更に含む請求項８６に記載のデバイス。
88. 生体インピーダンス構成において、ユーザの身体組成を表す生体インピーダンス・データを提供するように、あるいは、表皮塩分構成において、ユーザの表皮塩分を表す塩度データを提供するように、選択的に構成されることができる測定回路を備える再構成可能なセンサ。
89. 前記測定回路は、センサの第１のペアと、センサの第２のペアと、前記測定回路が前記生体インピーダンス構成であるとき、センサの前記第１のペアにわたり電気信号を印加するための興奮サブ回路と、前記測定回路が、前記生体インピーダンス構成であるとき、位相出力と振幅出力を生成するために、前記興奮サブ回路に有効に結合される第１の入力と、センサの前記第２のペアと有効に結合した第２の入力と、を有する利得位相検出器サブ回路と、を含む、請求項８８に記載のデバイス。
90. 前記第１の入力は、電流センサによって前記興奮サブ回路に有効に結合され、それにより、前記第１の入力は、前記利得位相検出器サブ回路に、興奮サブ回路の電流を表す電圧信号を提供する、請求項８９に記載のデバイス。
91. 前記興奮サブ回路は、ディジタル波形を生成するための波形生成器と、アナログ興奮信号に前記ディジタル波形を変換するためのディジタル−アナログ変換器とを含む、請求項９０に記載のデバイス。
92. 前記測定回路は、前記興奮信号を、前記測定回路が前記表皮塩分構成であるとき、センサの前記第１のペアの１つと、センサの前記第２のペアの１つとにわたって印加するためのバイパス・スイッチを含む、請求項９１に記載のデバイス。
93. 前記測定回路は、前記センサの第２のペアに有効に結合した増幅器を含み、前記増幅器は、センサの前記第２のペアと前記利得位相検出器サブ回路との間に配置される、請求項９２に記載のデバイス。
94. アナログ・ディジタル変換器であって、前記利得位相検出器サブ回路の前記位相出力と前記振幅出力が、該アナログ・ディジタル変換器に結合している、アナログ・ディジタル変換器と、前記測定回路が、前記表皮塩分構成であるとき、前記利得位相検出器サブ回路をバイパスするために、前記第１の入力を前記アナログ・ディジタル変換器に有効に結合させているバイパス・サブ回路と、を更に含む請求項９３に記載のデバイス。
95. 前記アナログ・ディジタル変換器の出力を受信するために、前記アナログ・ディジタル変換器に結合したマイクロ・コントローラをさらに含む、請求項９５に記載のデバイス。

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