With the chance of entering WTO, China is promoting the rebuilding of conformity assessment system in order to conform to WTO/TBT requirement and international conformity assessment system. Firstly, this research make it clear that the importance of conformity assessment activity, and the international movement of conformity assessment activity. Secondly, this paper surveyed the development course of conformity assessment activity and it's present operating system in China. Finally, this paper concludes the problems of present conformity assessment activity and implies the improving scheme. In the meantime, it also point out the later possible research topic in this field.
Nowadays, activity recognition becomes a hot topic in context-aware computing. In activity recognition, machine learning techniques have been widely applied to learn the activity models from labeled activity samples. Most of the existing work uses only one learning method for activity learning and is focused on how to effectively utilize the labeled samples by refining the learning method. However, not much attention has been paid to the use of multiple classifiers for boosting the learning performance. In this paper, we use two methods to generate multiple classifiers. In the first method, the basic learning algorithms for each classifier are the same, while the training data is different (ASTD). In the second method, the basic learning algorithms for each classifier are different, while the training data is the same (ADTS). Experimental results indicate that ADTS can effectively improve activity recognition performance, while ASTD cannot achieve any improvement of the performance. We believe that the classifiers in ADTS are more diverse than those in ASTD.
Background: It is difficult to assess whether community-dwelling frail older adults may remain pre-frail status or improve into a robust state without being directly checked by health care professionals. The health information perceived by older adults is considered to be one of best sources of potential concerns in older adult population. An online measurement system combined with item response theory (IRT) and computer adaptive testing (CAT) methods is likely to become a realistic approach to remotely monitor physical activity status of frail older adults. Objects: This article suggests an approach to provide a precise and efficient means of measuring physical activity levels of community-dwelling frail older adults. Methods: Article reviews were reviewed and summarized. Results: In comparison to the classical test theory (CTT), the IRT method is empirically aimed to focus on the psychometric properties of individual test items in lieu of the test as a whole. These properties allow creating a large item pool that can capture the broad range of physical activity levels. The CAT method administers test items by an algorithm that select items matched to the physical activity levels of the older adults. Conclusion: An online measurement system combined with these two methods would allow adequate physical activity measurement that may be useful to remotely monitor the activity level of community-dwelling frail older adults.
Human activity recognition has been studied using various sensors and algorithms. Human activity recognition can be divided into sensor based and vision based on the method. In this paper, we proposed an activity recognition system using acceleration sensor and gyroscope sensor in smartphone among sensor based methods. We used Deep Belief Network (DBN), which is one of the most popular deep learning methods, to improve an accuracy of human activity recognition. DBN uses the entire input set as a common input. However, because of the characteristics of different time window depending on the type of human activity, the RBMs, which is a component of DBN, are configured hierarchically by combining them from different time windows. As a result of applying to real data, The proposed human activity recognition system showed stable precision.
Recent technological advances provide the opportunity to use large amounts of multimedia data from a multitude of sensors with different modalities (e.g., video, text) for the detection and characterization of criminal activity. Their integration can compensate for sensor and modality deficiencies by using data from other available sensors and modalities. However, building such an integrated system at the scale of neighborhood and cities is challenging due to the large amount of data to be considered and the need to ensure a short response time to potential criminal activity. In this paper, we present a system that enables multi-modal data collection at scale and automates the detection of events of interest for the surveillance and reconnaissance of criminal activity. The proposed system showcases novel analytical tools that fuse multimedia data streams to automatically detect and identify specific criminal events and activities. More specifically, the system detects and analyzes series of incidents (an incident is an occurrence or artifact relevant to a criminal activity extracted from a single media stream) in the spatiotemporal domain to extract events (actual instances of criminal events) while cross-referencing multimodal media streams and incidents in time and space to provide a comprehensive view to a human operator while avoiding information overload. We present several case studies that demonstrate how the proposed system can provide law enforcement personnel with forensic and real time tools to identify and track potential criminal activity.
When logistics system is integrated with production system and marketing system, it takes a very important role of the business management. In general, measurement of logistics cost in logistics system uses the conventional cost assignment method. However the conventional method may result in the incorrect cost because the overhead cost may be incorrectly assigned to the products. Activity-Based Costing(ABC) was proposed as an alternative method which will distribute the overhead cost to each cost obeject more accurately. ABC assigns cost to activities based on the amounts of resources used by resource driver, and assigns cost to cost objects based on the amount of activities driver. This study proposes two heuristic algorithms. The first algorithm selects the best activity driver for each cost object by using correlation analysis. The best activity driver is the one that minimizes the sum of loss cost and measurement cost of activity driver. The second algorithm selects the best number of activities by using correlation analysis. The pair of activities with the highest correlation are combined into one if the saving of measurement cost is no less than the loss due to inaccurate distribution of overhead cost. In order to demonstrate the procedure and validity of the algorithms, Real data of one year from a paper manufacturer are used.
사람들의 건강에 관련된 혈당, 혈압, 활동량 등을 생체 센서를 이용하여서 생체 정보를 획득하고, 건강상태를 모니터링하기 위한 시스템을 개발하기 위한 연구가 많이 되고 있다. 본 논문에서 생체 정보를 모니터링하여 분석하는 u-헬스 케어 에이전트 시스템을 개발하였다. 활동량 측정은 3축 가속도계 센서 기술을 이용한다. 3축 가속도 센서에서 획득되는 정보를 이용하여 활동량을 분석하여 정확한 활동량을 계산하는 알고리즘을 개발하였다. 기존 시스템들 보다 더 정확한 소모 칼로리를 계산하고, 이를 데이터베이스에 저장 관리한다. 또한 활동량과 생체 정보를 활용하여 건강 상태를 점검할 수 있다.
The in vitro anticoagulant and fibrinolytic activities of crude extracts from insects were evaluated in order to find effective therapeutic drugs for the treatment of myocardial and cerebral thrombosis. We prepared three types of extracts (water, methanol and ethylacetate) from 28 insects for use as raw materials for the activity assays. The fibrinolytic activity was tested using the fibrin plate method and the activated partial thromboplastin time and thrombin time were measured for blood clotting activity. With regards to the fibrinolytic system, water extracts of six kinds of insects displayed a remarkable level of activity with a plasmin-like action. The water extracts of [Catharsius molossus, Eupolyphaga sinensis, Huechys sanguinea, Mantidis $o\ddot{o}theca$, Mimela splendens, and Polistes mandarinus (Vespae Nidus)] exhibited the activity. On the other hand, the methanol extracts did not display any fibrinolytic activity. In terms of the coagulation system, an aqueous extract of silkworm Tongchunghacho (Paecilomyces japonica), Oxya japonica japonica and Buthus martensi (Scorpion) increased the clotting time significantly longer (181 times) than the control. These results suggest that crude drugs from insects are useful sources for the development of new drugs for use in treatments involving blood coagulation and fibrinolysis.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권5호
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pp.1856-1869
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2015
This paper addresses the issues of 3D human activity detection, tracking and recognition from RGB-D video sequences using a feature structured framework. During human tracking and activity recognition, initially, dense depth images are captured using depth camera. In order to track human silhouettes, we considered spatial/temporal continuity, constraints of human motion information and compute centroids of each activity based on chain coding mechanism and centroids point extraction. In body skin joints features, we estimate human body skin color to identify human body parts (i.e., head, hands, and feet) likely to extract joint points information. These joints points are further processed as feature extraction process including distance position features and centroid distance features. Lastly, self-organized maps are used to recognize different activities. Experimental results demonstrate that the proposed method is reliable and efficient in recognizing human poses at different realistic scenes. The proposed system should be applicable to different consumer application systems such as healthcare system, video surveillance system and indoor monitoring systems which track and recognize different activities of multiple users.
Described in this paper is a modelling methodology for mass production system simulation. The mass production system under consideration consists of various types of flow lines, special purpose production facilities, conveyor lines, palletized carts, and storage facilities. This type of production system is typical in home appliance industry, automobile industry, footwear industry, etc. where a variety of product mix are mass-produced. The modelling methodology is based on the "discrete-event formalism", and an "activity-oriented world view" is adopted to formalize the system description. A distinctive feature of the modelling methodology is that only the static structure (ie, system components) is included in the fixed model. The dynamic structure of the system is specified through a "data-driven" mechanism, which is an extension of the "experimental frame" concept. Each type of system components (ie, flow line, conveyors, carts, etc.) is formally modeled by using Activity Cycle Diagrams. The issue of "model structuring" is also addressed. The modeling methodology has been successfully applied in a real simulation study of a mass production system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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