This study proposes a method to measure mental fatigue using speech technology, which has not been used in previous research and is easier than existing complex and difficult methods. It aims at establishing a relationship between the human voice and mental fatigue based on experiments to measure the influence of mental fatigue on the human voice. Two monotonous tasks of simple calculation such as finding the sum of three one digit numbers were used to measure the feeling of monotony and two sets of subjective questionnaires were used to measure mental fatigue. While thirty subjects perform the experiment, responses to the questionnaire and speech data were collected. Speech features related to speech source and the vocal tract filter were extracted from the speech data. According to the results, speech parameters deeply related to mental fatigue are a mean and standard deviation of fundamental frequency, jitter, and shimmer. This study shows that speech technology is a useful method for measuring mental fatigue.
Objectives: This report aimed to demonstrate effect of human placental extract (HPE) pharmacopuncture in students suffering fatigue due to hard work and mental stress. Methods: Thirty-four college students, preparing for the final-term exam, received pharmacopuncture of HPE into Kwanwon (CV4) subcutaneously twice a week for 7 weeks. After every pharmacopuncture of HPE, degree of fatigue was surveyed by questionnaire including physical condition, physical endurance, concentration and memory. Results: Pharmacopuncture of HPE into CV4 gently improved physical condition, physical endurance, concentration and memory. Improvement of physical condition was especially positively correlated with the increasing number of pharmacopuncture of HPE into CV4 as confirmed by calculation of Pearson coefficient. Conclusions: Pharmacopuncture of HPE into CV4 alleviated fatigue in the students from hard work and mental stress.
Park, Ho-Sik;Nam, Kee-Hwan;Han, Jun-Hee;Jung, Yeon-Gil;Lee, Young-Sik;Ra, Sang-Dong;Bae, Cheol-Soo
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.1
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pp.1145-1148
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2005
In this paper, we introduce a probabilistic model based on Bayesian networks (BNs) for inferring human fatigue by integrating information from various visual cues and certain relevant contextual information. Visual parameters, typically characterizing the cognitive states of a person including parameters related to eyelid movement, gaze, head movement, and facial expression, serve as the sensory observations. But, an individual visual cue or contextual Information does not provide enough information to determine human fatigue. Therefore in this paper, a Bayesian network model was developed to fuse as many as possible contextual and visual cue information for monitoring human fatigue. At the experiment results, display the utility of the proposed BNs for predicting and modeling fatigue.
Objective: The current study investigated a non-obtrusive measure for detecting physical fatigue based on the analysis of formant frequencies of human voice. Background: Fatigue has been considered as a main cause in industrial and traffic accidents. Therefore, it is critical to detect worker's fatigue for accident prevention. Method: After running exercises on a treadmill, participants were instructed to read a sentence and their voices were recorded under four different physical fatigue levels. Korean vowels of "아", "어", "오", "우", and "이" from the voice recorded were then used to collect formant 1 frequencies. Results: Results of separate ANOVAs showed a significant main effect of physical fatigue on formant 1 frequency of "아", "어", and "이". Furthermore, post-hoc comparisons revealed that formant 1 frequency of "아" was most sensitive to physical fatigue level employed in this experiment. Conclusion: Formant 1 frequencies of some vowels significantly decrease as the physical fatigue level increases. Application: Potential application of this study includes the development of a measure of physical fatigue state that is free from sensor attachment and requires little preparation.
Nowadays, one of the most common diseases is chronic mental fatigue syndrome. This can be caused by many factors, such as busy life, heavy workload, high population density, and adverse technological impact. Most office workers and students who are sitting all day long while being exposed to this kind of environments are likely to be involved in the mental illness. Therefore, to prevent the illness, it has been highly required to design a device that enables mental fatigue to be monitored continuously without human intervention. This paper proposes a linear regression method to reliably estimating the level of human mental fatigue using wearable physiological sensors, with an estimation error of 0.852. Also, this paper presents an Android application that is able to check mental health conditions in daily life.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.14
no.1
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pp.77-82
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2008
Recently, fatigue related to marine accidents was recognized to be very important contribution factor when marine accidents such as collision, aground, fire, etc. were investigated Many studies concerned about fatigue factors related to human error can be found. In this study, the analysis and examination of USCG Fatigue Investigation Program were carried out in order to investigate marine accidents happened in Korean waters. The Fatigue Investigation Program was established on the MAIFA(Marine Accident Investigators Forum in Asia) web site. Finally, the application plan of the program was discussed.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.4
no.2
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pp.143-152
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2000
As muscular contraction is sustained, the Fourier spectrum of the myoelectric signal is shifted toward the lower frequency. This spectral density is associated with muscle fatigue. This paper describes a quantitative measurement method that performs the measurement of localized muscle fatigue by tracking changes of median frequency based on stationary wavelet transform. Applying to the human masseter muscle, the proposed method offers the much information for muscle fatigue, comparing with the conventional FFT-based method for muscle fatigue measurement.
The elastic modulus and fatigue properties of canine and human trabecular bone tissues (single trabecular) were experimentally determined on a microstructural level using four-point bending cyclic test, and they were compared based on microstructural characteristics and mineral density. The results showed that canine trabecular bone tissue had significantly lower modulus and lower fatigue strength than human tissue. The observed microstructural differences between the two tissues may be more responsible for the differences, although the lower mineral density in canine tissue might also have contributed to the lower modulus and fatigue strength.
This paper focuses on the stability and operability of a man-machine system considering a human operator. Some papers' main interest has been the stability only, but the operability such as fatigue is also the other main interest. In a man-machine system, feelings such as motional, visual, and kinesthetic are important since those enable operators to work easily or fatigue operators. A model of a man-machine system has been developed. Motional, visual, and kinesthetic feelings may be considered as feedbacked sensor signals. We also have quantified the degree of fatigue with respect to reference operation. This is a performance index to be optimized. Several methods are presented to optimize the degree of fatigue and the stability of the integrated system. Examples are presented to show that the usefulness of the proposed modeling method and fatigue mitigating algorithm.
Inspection works are mainly carried out with the help of human sensory organs and are relatively simple and repetitive, so that the workers easily become to feel fatigue and monotony, and their mental activity levels attenuate. Consequently, during the work time, it is natural that various lighting conditions around the workplaces may have in-fluence on work performance. This study aimed to analyze cortical fatigue of inspection workers. Thus, an inspection work was simulated on a computer monitor under various lighting conditions, and CFF, EEG, EOG, and HRV were analyzed. According to the results, fatigue symptoms turned up about $60{\sim}90$ minutes after the onset of the work. The work performance also decreased when the fatigue symptoms due to lighting conditions turned up. The variations of fatigue and work performance were affected by illuminators, illumination levels, or interaction of those two factors. The spiral fluorescent lamp seemed improper to the inspection work, because the work performance under that condition was lower than under any other illuminators.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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