Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.37
no.1
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pp.55-63
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2011
This study presents characteristics of representative five hand dimensions including hand length, medius finger length, hand circumference, hand breadth and hand thickness, and hand scales by gender and age for Koreans. The study was based on data of hand dimensions published in 2008 by Korean Agency for Technology and Standards. The hand dimensions of males were nearly the same as those of females until age of 12~13(10~11 in hand thickness), but the males' were larger than the females' from age group of 14~15 or 12~13. The growth of the hand dimensions was found until age of 12~13(14~15 in hand thickness) in females and 16~17 in males. After the age groups, the hand dimensions was almost the same irrespective of age groups. ANOVA was performed to investigate significant factors affecting hand dimensions. Representative five hand dimensions were significantly affected by gender and age, while they were not affected by occupation. Two hand scales were proposed depending upon gender, for easily using hand characteristics in design stage of hand relevant products. In addition, regression equations were provided for quantitatively predicting hand dimensions on the basis of representative five hand dimensions.
Purpose. This study was conducted to prove the difference of dominant hand and non dominant hand in hand functions. Methods. We study difference of dominant hand and non dominant hand in hand functions that 40 university students participated in the study and performed a correlation between Jebsen-Taylor Hand Function test, O'conner Finger Dexterity test and Purdue Pegboard test. Results. In left dominant hand are functional of small common object, simulated feeding and large light object in Jebsen-Taylor Hand Function Test. Also O'conner Finger dexterity test are functional in left dominant hand and same result in Purdue pegboard test. Conclusion. The results of this study was left dominant hand is more functional than right dominant hand. So, we suggests that both hand using are improving of hand function in right dominant hand.
Background: The coronavirus disease (COVID-19) pandemic increased awareness regarding the importance of hand hygiene in infection prevention. Although social distancing and vaccination are the strongest ways to prevent infection, personal hand hygiene is the most basic and easiest way to maintain public health. However, in addition to hand washing using running water, sanitizing tissues, and disinfection products are convenient for hand hygiene, especially outdoors. Therefore, it is necessary to improve the appropriateness of individual hand hygiene methods. In this study, we investigated the degree of hand hygiene offered by various hygiene products and hand drying methods for maintaining hand hygiene. Methods: An LED UV light kit was used for fluorescent observation of hand contamination. Bacteria from the hands were cultured to compare the degree of hand hygiene offered by various hygiene products. Bacteria were cultured in a hand-shaped medium dish to identify areas vulnerable to hand hygiene. Moreover, the degree of hand hygiene was observed according to the drying method using bacterial cultures. Results: We confirmed that hand washing under running water with antibacterial soap, sanitizing with alcohol gel disinfectant, and wiping with antibacterial wet wipes was effective for hand hygiene compared to washing under running water alone. However, for all hygiene products, a large number of bacteria were detected on the fingertips. We verified that natural drying, rather than rubbing, is effective in maintaining hand hygiene. Conclusion: These results suggest that hand hygiene products and drying methods are critical in hand hygiene management. Therefore, these results provide a basis for determining whether an individual's hand hygiene management method is appropriate.
Does preferred hand show better performance than non-preferred hand in smart phone text entry using one hand. Is the performance of subjects who use left-preferred hand in smart phone text entry worse than that of others who use right preferred hand among the right handed. This study tried to address these two questions. Thirty young male undergraduate students typed a text using a smart phone which has a touch-based QWERTY keyboard two times with both hands, right and left hand, respectively. The completion time, errors were measured in the text entry tasks. All of participants were right handed, but half of them preferred right hand if they have to use one hand in smart phone text entry and other half preferred left hand. The percentage that preferred hand has better performance than non-preferred hand in smart phone text entry using one hand is less than 90% for right-preferred hand and less than 70% for left-preferred hand. The performance of left hand preferred students is not worse than that of the right hand preferred in one hand text entry of smart phone.
The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education
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v.19
no.3
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pp.455-464
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2013
Purpose: The goal of the study was to investigate nursing students' knowledge and compliance with hand hygiene to find out the variables associated with compliance with hand hygiene. Methods: The participants were 1,020 nursing college students located in Seoul, Ansan and Suncheon. The variables analyzed in this study were; hand hygiene knowledge, hand hygiene compliance, hand washing habits, hand hygiene education with emphasis in school, emphasis on hand washing and role modeling in hospital, and hand hygiene beliefs. Data were analyzed by frequency, $x^2$-test, t-test and Pearson correlation coefficient. Results: 1. The correct answer average percentage of hand hygiene knowledge was 78.4%. 2. The average rates of hand hygiene compliance rate was 78.0% 3. Compliance rate had significant correlation with variables such as hand washing habit, hand hygiene education with emphasis in school, emphasis on hand washing and role modeling in hospital, and hand hygiene belief. Conclusion: 1. It is nessassery for nursing students to receive proper educational on hand hygiene knowledge during practices in nursing school curriculum. 2. Nurses should be encouraged to be a good mentor to nursing students on appropriate hand hygiene compliance in clinical practice.
Recent changes to ubiquitous computing requires more natural human-computer(HCI) interfaces that provide high information accessibility. Hand-gesture, i.e., gestures performed by one 'or two hands, is emerging as a viable technology to complement or replace conventional HCI technology. This paper deals with hand-posture recognition. Hand-posture database construction is important in hand-posture recognition. Human hand is composed of 27 bones and the movement of each joint is modeled by 23 degrees of freedom. Even for the same hand-posture,. grabbed images may differ depending on user's characteristic and relative position between the hand and cameras. To solve the difficulty in defining hand-postures and construct database effective in size, we present a method using a 3D hand model. Hand joint angles for each hand-posture and corresponding silhouette images from many viewpoints by projecting the model into image planes are used to construct the ?database. The proposed method does not require additional equations to define movement constraints of each joint. Also using the method, it is easy to get images of one hand-posture from many vi.ewpoints and distances. Hence it is possible to construct database more precisely and concretely. The validity of the method is evaluated by applying it to the hand-posture recognition system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.8
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pp.3136-3150
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2015
A vision-based 3D tracking of articulated human hand is one of the major issues in the applications of human computer interactions and understanding the control of robot hand. This paper presents an improved approach for tracking and recovering the 3D position and orientation of a human hand using the Kinect sensor. The basic idea of the proposed method is to solve an optimization problem that minimizes the discrepancy in 3D shape between an actual hand observed by Kinect and a hypothesized 3D hand model. Since each of the 3D hand pose has 23 degrees of freedom, the hand articulation tracking needs computational excessive burden in minimizing the 3D shape discrepancy between an observed hand and a 3D hand model. For this, we first created a 3D hand model which represents the hand with 17 different parts. Secondly, Random Forest classifier was trained on the synthetic depth images generated by animating the developed 3D hand model, which was then used for Haar-like feature-based classification rather than performing per-pixel classification. Classification results were used for estimating the joint positions for the hand skeleton. Through the experiment, we were able to prove that the proposed method showed improvement rates in hand part recognition and a performance of 20-30 fps. The results confirmed its practical use in classifying hand area and successfully tracked and recovered the 3D hand pose in a real time fashion.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.36
no.3
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pp.146-153
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2010
The purposes of this are (1) to present representative five hand dimensions by measurement year, (2) to investigate hand characteristics based on relative ratios of varying hand dimensions and (3) to compare Korean hand dimensions to other countries' data. Comparing to those of 1979, statures of 2004 increased by 3.0~3.5%, while males' hand dimensions of hand length, medius finger length, hand circumference, hand breadth and hand thickness decreased by 2.0~5.0%. Ratios of hand dimensions to those of medius finger were not significantly different depending upon age group and gender, but were significantly different depending upon races of Korean and American. Hand lengths of Koreans were shorter by about 4.0% than those of Japanese irrespective of gender, while the other compared dimensions for Koreans were larger than those of Japanese. Hand dimensions used in this study of Koreans were generally smaller that those of Americans. It is recommended from this study that when designing hand relevant things including glove, computer keyboard, smart phone key pad, etc., the different hand characteristics found in this study be fully reflected to develop competitive products.
The effect of hand hygiene was measured by hand culture before and after hand hygiene for 86 nurses, doctors, and nurses aide/housekeepers in Surgical Intensive Care Unit. The subjects were asked to press their dominant hand in hand-shaped Mannitol salt agar immediately after patient contact and then washed their hand by preferred hand hygiene agents [soap and water, waterless alcohol gel, or 4% chlorhexidine gluconate detergent (CHG)], and cultured one hand again Amount of isolated microorganism was calculated by counting the number of divided areas ($1{\times}1cm$) which is culture positive in hand culture plate. The amount of microorganisms were significantly reduced from 58.1(${\pm}38.59$) to 27.4(${\pm}30.4$) cells after hand hygiene. The staff nurse's hand hygiene was more effective compared to medical doctors and nurses aide/housekeepers. Methicillin-resistant Staphylococcus aureus(MRSA) was isolated in 41(47.1%) subjects ; but only removed 100% in 28(32.2%) subjects. When the amount of hand microorganisms was compared by subject's preferred hand hygiene agents, it was decreased in order of 4% CHG, waterless alcohol solution, soap and water, and water. The hand hygiene practice was inadequate to reduce hand microorganisms and significantly different by occupations. Further research and development of hand hygiene improvement program which emphasize the quality of hand hygiene is recommended.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.9
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pp.3924-3940
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2020
Dynamic hand gesture recognition(d-HGR) plays an important role in human-computer interaction(HCI) system. With the growth of hand-pose estimation as well as 3D depth sensors, depth, and the hand-skeleton dataset is proposed to bring much research in depth and 3D hand skeleton approaches. However, it is still a challenging problem due to the low resolution, higher complexity, and self-occlusion. In this paper, we propose a hand-shape feature extraction(HSFE) network to produce robust hand-shapes. We build a hand-shape model, and hand-skeleton based on LSTM to exploit the temporal information from hand-shape and motion changes. Fusion between two models brings the best accuracy in dynamic hand gesture (DHG) dataset.
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