Objective: This study aimed to evaluate the validity of a depth camera-based system for monitoring physical function, assessing its feasibility for accurately monitoring activities of daily living. Design: A cross-sectional study. Methods: Twenty-three participants were enlisted to perform fifteen activities of daily living within a living laboratory designed to simulate a home environment. Activities were monitored using a depth camera system capable of classifying actions into standing, sitting, and lying down, with a conventional video camera employed for activity recording. The duration of each activity, as measured by the system, was compared to direct observations made by a physical therapist which were analyzed using a motion analysis software. The association between these two measurement approaches was assessed through correlation analysis, coefficient of determination, intraclass correlation coefficient (ICC), and Bland-Altman plots. Results: Our findings indicated that standing activities exhibited the highest correlation (r=0.847) between the system measurements and physical therapist observations, followed by sitting (r=0.817) and lying down (r=0.734), which demonstrated lower correlations. However, the ICC and Bland-Altman plots revealed notable variances between the two measurement methods, particularly for activities involving lying down. Conclusions: In this study, the depth camera-based physical monitoring system showed promise feasibility in distinguishing standing, sitting, and lying down activities at home environments. However, the current study also underlined some necessities of enhancements in capturing lying down activities.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.51
no.1
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pp.32-38
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2002
This paper describes a development of a portable physical activity monitoring system using two accelerometers to quantify physical activity. The system hardware consists of two piezoresistive accelerometers, amplifiers with gain of 30, lowpass filters with cut-off frequency of 15Hz, offset control circuits, one-chip microcontroller and flash memory card. In order to evaluate the performance of the system we acquired 3 channel data at 32 sample/sec from body-fixed accelerometers in chest and right upper leg. And then the acquired data were processed by MatLab on personal computer. We tried to distinguish not only fundamental actions which are steady-state activities such as standing, sitting, and lying but also dynamic activities with walking, up a stairway, down a stairway, and running. Five subjects participated the evaluation process which compare the video data with the measured data. As a result, the activity classification rate of 90.6% on average was obtained. Overall results showed that the steady-state activities could be classified from the low component of 3-axis acceleration signal and dynamic activities could be distinguished from frequency analysis using wavelet transform and FFT. Finally, we could find that this system can be applied to acquire and analyze the static and dynamic physical activity data.
In recent years, there has been a rise in epidemiological evidence suggesting the health benefits of a physically active lifestyle. However, it is not always easy for individuals to personally recognize the optimal conditions for exercise and physical activity. Wearable acceleration-based pedometers have become widely used in estimating the amount of physical activity, and to a limited extent, providing information regarding exercise intensity, but they have never been used to assess adaptation to exercise. In order to realize simultaneous activity monitoring for multiple users exercising outdoors, we developed a prototype wireless local area network (WLAN) based system. In our system, a WLAN is deployed outside, and a user wearing a smart phone and monitoring device exercises freely within the coverage area of the wireless network. By doing so, the developed system is able to monitor the activity of each user andmeasures various parameters including those related to exercise adaptation. In a demonstration experiment, the developed system was evaluated and used to monitor users enjoying a Nordic walk, after which users were immediately able to receive their exercise report. In this paper, we discuss the requirements and issues in developing an activity monitoring system and report the findings we obtained through the demonstration experiment.
This work develops a monitoring system for the population with health concerns. A belt integrated with an on-body circuit and sensors measures a wearer's selected vital signals. The electrocardiogram sensors monitor heart conditions and an accelerometer assesses the level of physical activity. Sensed signals are transmitted to the circuit module through digital yarns and are forwarded to a mobile device via Bluetooth. An interactive application, installed on the mobile device, is used to process the received signals and provide users with real-time feedback about their status. Persuasive functions are designed and implemented in the interactive application to encourage users' physical activity. Two signal processing algorithms are developed to analyze the data regarding heart and activity. A user study is conducted to evaluate the performance and usability of the developed system.
Background: Given the potential benefits of wellness programs promoting physical activity of the community-dwelling frail elderly, it is recommended that comprehensive wellness programs combined with the component of physical activity. This may improve overall health and potentially lower the health care cost of the frail elderly. In general, the frail elderly residing in community or those after being discharged from hospitals are often committed to enhancing the status of participation in physical activity. Objects: The purposes of this study were to identify specific shortcomings of current wellness programs as part of continuum of community rehabilitation services and to propose alternatives for the care of the community-dwelling frail elderly. Through this study, geriatric health care professionals may be able to implement assessments and programs to successfully promote an effective continuum of care for the frail elderly. Methods: Article reviews were summarized and evaluated. Results: A model elaborating the relationship between components of successful wellness program and participation in physical activities for the community-dwelling frail elderly are recommended. First, periodic monitoring the levels of physical activity by the use of online measurement system should be considered. Second, individualized adaptive technologies for selecting optimal physical activities for the elderly may be better fit to individuals' current status of physical activity. Conclusion: The current status of physical activity in community-dwelling frail elderly can be monitored by online assessment systems. Through the innovative measurement system, elderly may assess his/her physical activity status overtime, select optimal physical activities matching the status, and create the elderly's own adaptive wellness programs that match to the status while residing in his/her community.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.06a
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pp.703-706
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2007
The real-time monitoring about the activity of the human provides useful information about the activity quantity and an ability. This study developed a system for human physical activity assessment in ambulatory monitoring using portable sensing device combining a tri-axial accelerometer and wireless sensor node. This real-time system is able to identify several postures, posture transitions and movements with classification algorithm. In addition, this system also features fall detection capability. The results of the assessment for evaluating the performance of the system show high identification accuracy.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.1
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pp.34-39
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2018
Along with the development of ICT technology, wearable devices of various sizes and shapes have been developed. In addition, performance and specifications are rebuilt with IOT fusion products so that they can connect with the current smartphone. This is one of the general-purpose technologies of the 4th industrial revolution, which is spot-lighted with technology that changes the quality and environment of our lives. Along with this, as new technology products combining health care technology increases, various functions are provided to users who need it. Wearable technology is ongoing trend of technology development. It also sells products developed as products in the form of smart watches. At present, various related products are made in various ways, and it is recommended to use the Arduino processor in accordance with the application. In this study, we developed wearable physical activity monitoring system using open source hardware based TinyDuino. TinyDuino is an ultra-compact Arduino compatible board made on the basis of Atmega process Board, and it can be programmed in open source integrated development environment(named Sketch). The physical activity monitoring system of the welfare body can be said to be a great advantage, as a smart u-Healthcare system that can perform daily health management.
This paper presents an accelerometer based system for physical activity decision that are capable of recognizing three different types of physical activities, i.e., standing, walking and running, using by rough sets. To collect physical acceleration data, we developed the body sensor node which consists of two custom boards for physical activity monitoring applications, a wireless sensor node and an accelerometer sensor module. The physical activity decision is based on the acceleration data collected from body sensor node attached on the user's chest. We proposed a method to classify physical activities using rough sets which can be generated rules as attributes of the preprocessed data and by constructing a new decision table, rules reduction. Our experimental results have successfully validated that performance of the rule patterns after removing the redundant attribute values are better and exactly same compare with before.
Purpose: The purpose of this study is to determine effects of aromatherapy on the activity and balance of autonomic nervous system and on physical resistance to stress. Methods: This research is a primitive experimental design which attempts to analyze aromatherapy EKG monitoring on real-time basis. Lavender & Chamomile, each 30 drops, were blended with 100ml Sweet Almond oil. Subjects was laid relaxed, and had insides of his wrists and ankles attached with electrodes for EKG. Right after applied with essential oil onto his philtrum and parotid, started on EKG monitoring. Results: The activities of parasympathetic and sympathetic nerve were changed as time elapsed, with significant differences(p=.000). In multiple comparison, the value was significantly different(p<.05).The balance of autonomic nerve was changed, becoming close to the normal level in accord with applicable international standards(1.5)(p=.011). In multiple comparison, the value showed a significant difference(p<.05). Physical resistance to stress increased with the passage of time, but not statistically significant. Conclusions: This suggests that aromatherapy can be used as a nursing intervention which aims at alleviating symptoms related to the imbalance of autonomic nerve system such as headache, hot flashes, irregular heartbeat, nervousness, depression and anxiety.
In industrial plants such as nuclear power plants, system operations are performed by embedded controllers orchestrated by Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) software. A targeted attack (also termed a control aware attack) on the controller/SCADA software can lead a control system to operate in an unsafe mode or sometimes to complete shutdown of the plant. Such malware attacks can result in tremendous cost to the organization for recovery, cleanup, and maintenance activity. SCADA systems in operational mode generate huge log files. These files are useful in analysis of the plant behavior and diagnostics during an ongoing attack. However, they are bulky and difficult for manual inspection. Data mining techniques such as least squares approximation and computational methods can be used in the analysis of logs and to take proactive actions when required. This paper explores methodologies and algorithms so as to develop an effective monitoring scheme against control aware cyber attacks. It also explains soft computation techniques such as the computational geometric method and least squares approximation that can be effective in monitor design. This paper provides insights into diagnostic monitoring of its effectiveness by attack simulations on a four-tank model and using computation techniques to diagnose it. Cyber security of instrumentation and control systems used in nuclear power plants is of paramount importance and hence could be a possible target of such applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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