１．背景
　高齢化の進行に伴い、介護が必要な高齢者や認知症高齢者の出現まえに見守る必要がある。こうした現状に対し、コストがかからない自動化された見守りシステムための機械学習によるライフコンディションセンシング技術が要請されている。
２．方法
　コンピュータが常時自宅高齢者を見守るしくみのための基礎的な一つ技術を検討した。実際に実現するには、電力線に設置する電流センサと無線センサによるセンシングとした。センシングされたデータから、在宅高齢者の状況を判断するのは、クラウドコンピュータとした。
３．結果
　時間－周波数解析手法、連続ウェーブレット変換を適用した。基底関数は一般的によく用いられるガボール関数を選択している。使用している電気機器の判別が可能であることが示唆された。
４．結論
　本研究成果である連続ウェーブレット変換を用いた電力線に重畳している電気機器の負荷変動は、機械学習のための特徴抽出に有効であることが期待できる。ライフコンディション診断手法の機械学習として期待できるものと考えられる。