The focus of this study is to investigate how personal display systems - a VDU (Visual Display Unit) and an HMD (Head Mounted Display) physiologically affect the body in virtual environments, and to evaluate differential effects of using the VDU and the HMD on physiological responses to mental stressful tasks (virtual reality flight simulation). As physiological variables, autonomic measures (heart rate, blood pressure), immune cells (leukocyte, neutrophil, lymphocyte), and hormones (catecholamine) were measured before and after experiments. Physiological data were measured in order to compare a level of mental stress on the VDU and the HMD. Increments in blood pressure (systolic (p<0.05), diastolic (p<0.1)), norepinephrin (catecholamine) (p<0.005), and neutrophils (p<0.2) of the group using the HMD showed a significant difference with the group using the VDU. Although, the heart rate was not statistically significant between two environments, differences of them quietly increased on the HMD more than on the VDU.
Kim, Sung-Min;Choi, Sang-Hyuk;Lee, Man-Pyo;Choi, Byeong-Cheol;Jung, Whoi-Seong;Park, Sung-Yoon
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.8
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pp.1514-1520
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2007
Currently, the signal of the human body is measured with various methods, and a noninvasive investigation of various methods is useful diagnosis method. PTT(Pulse Transit Time) which is noninvasive investigation make use of to estimate the physiological phenomena. PTT has a latent information of cardiovascular system. So we have the experiments for analysis of the relations between PTT and physiological parameters. We examine to correlate to the physiological parameters, an age and degree of paralysis on the ultrasound therapy. The 40 patients who has a such paralysis join our experiment, and we obtain the PTT data that normal condition and states after ultrasound therapy. We study that PTT after the ultrasound therapy for patients who have a paralysis was related to an age and degree of paralysis.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.3
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pp.1076-1094
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2022
Technology for emotion recognition is an essential part of human personality analysis. To define human personality characteristics, the existing method used the survey method. However, there are many cases where communication cannot make without considering emotions. Hence, emotional recognition technology is an essential element for communication but has also been adopted in many other fields. A person's emotions are revealed in various ways, typically including facial, speech, and biometric responses. Therefore, various methods can recognize emotions, e.g., images, voice signals, and physiological signals. Physiological signals are measured with biological sensors and analyzed to identify emotions. This study employed two sensor types. First, the existing method, the binary arousal-valence method, was subdivided into four levels to classify emotions in more detail. Then, based on the current techniques classified as High/Low, the model was further subdivided into multi-levels. Finally, signal characteristics were extracted using a 1-D Convolution Neural Network (CNN) and classified sixteen feelings. Although CNN was used to learn images in 2D, sensor data in 1D was used as the input in this paper. Finally, the proposed emotional recognition system was evaluated by measuring actual sensors.
[Purpose] Exercise is a fundamental way to maintain and improve health and physical fitness. Many human studies have demonstrated the beneficial effects of exercise on various biological parameters. However, studies investigating the effects of exercise in dogs are limited. This review summarized the current data from studies that examined the effects of different exercise conditions (treadmill vs. non-treadmill and acute vs. chronic) on physiological and hematological parameters in dogs. [Methods] Papers addressing the effects of exercise in dogs published from January 2000 to October 2020 were retrieved from the online databases of Scopus, Google Scholar, and PubMed and were selected and reviewed. [Results] The exercise conditions differentially affected physiological and hematological responses and adaptation in dogs. Therefore, the development and comprehensive evaluation of scientific exercise programs for dogs are necessary. [Conclusion] The dog would be a valuable exercise science animal model, and studies aiming at the optimal health, well-being, and quality of life of dogs need to be conducted.
Objective: This study aims to explore ways to empirically analyze and manage childcare teachers' job stress based on their relationship with stress-related physiological indicators measured by a fitness tracker. Methods: The study participants were 27 childcare teachers in Gyeonggi-do and wore Garmin's wearable fitness tracker Vivosmart 4 for 15 days for three months. The collected information was analyzed for mean, SD, ANOVA, and correlation using JAMOVI 2.00. Results: First, among the daily changes of physiological indicators measured by a fitness tracker, the data collected on Mondays were significant. On Mondays, the stress index was high, the duration of the rest period was short, and the sleep time was short. The stress of childcare teachers showed a significant negative relationship with the body battery which was calculated by considering the duration of the rest period, heart rate variability, stress, and activity level. Also, the duration of deep sleep was positively correlated with a low degree of stress. There was a significant relationship between the childcare teachers' psychological indicators and the biomarkers measured by fitness trackers. Conclusion/Implications: Stress research using a fitness tracker is big data, and in-depth analysis is possible. Fitness trackers can collect and utilize repeated measurement data for each individual childcare teacher.
Jang, Won Mo;Park, Jae-Hyun;Park, Jong-Hyock;Oh, Jae Hwan;Kim, Yoon
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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v.46
no.2
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pp.74-81
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2013
Objectives: The objective of this study was to evaluate the performance of risk-adjusted mortality models for colorectal cancer surgery. Methods: We investigated patients (n=652) who had undergone colorectal cancer surgery (colectomy, colectomy of the rectum and sigmoid colon, total colectomy, total proctectomy) at five teaching hospitals during 2008. Mortality was defined as 30-day or in-hospital surgical mortality. Risk-adjusted mortality models were constructed using claims data (basic model) with the addition of TNM staging (TNM model), physiological data (physiological model), surgical data (surgical model), or all clinical data (composite model). Multiple logistic regression analysis was performed to develop the risk-adjustment models. To compare the performance of the models, both c-statistics using Hanley-McNeil pair-wise testing and the ratio of the observed to the expected mortality within quartiles of mortality risk were evaluated to assess the abilities of discrimination and calibration. Results: The physiological model (c=0.92), surgical model (c=0.92), and composite model (c=0.93) displayed a similar improvement in discrimination, whereas the TNM model (c=0.87) displayed little improvement over the basic model (c=0.86). The discriminatory power of the models did not differ by the Hanley-McNeil test (p>0.05). Within each quartile of mortality, the composite and surgical models displayed an expected mortality ratio close to 1. Conclusions: The addition of clinical data to claims data efficiently enhances the performance of the risk-adjusted postoperative mortality models in colorectal cancer surgery. We recommended that the performance of models should be evaluated through both discrimination and calibration.
In these days, wearable and mobile physiological sensing devices have been studied according to the increasing interest on the healthy and wellbeing life. However, these sensing devices display just the sensing results, such as heart rate, skin temperature, and its daily records. In this work, we propose the novel type of mobile physiological sensing device which deliver the user comfortable grabbing feeling. In addition, we indicate the personalized physiological signal analysis result which be concluded by the different analysis results according to the person to person. In order to verify this sensing device, we collect the data set from 4 different users during a week and measure the physiological signal such as heart rate, hand temperature, and skin conductance. And we observe the result how the analysis results shows the difference between the users. We expect that this work can be applied in the various health care applications in the near future.
This paper is the study of the reflectance of light from biological tissue for red and Infrared wavelengths and relates the acquired reflectance data to expected physiological changes within the skin and muscle layers associated with heat and exercise. The instrument was disigned to collect data from the calf muscle in human subjects with probe located at the surface of skin. Rapid data acquisition method allowed monitoring of rapid changes in reflecttance due to a stimulus. This study demonstrates that changes in O2 saturation and blood fractional volume expected within the dermis and muscle layers were asserted by examining the slopes of the plotted index for heat and exercise. The results presented in thls study support the claim that reflectance can separately discriminate between changes of blood volume and oxygenation in muscle and in skin. The data demonstrate the ability to measure consistent changes In tissue optical properties during exercise and heat.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2002.05a
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pp.181-185
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2002
The purpose of this study was to find out the relationship between sleep physiological signals data and subjective feeling of sleep quality. Sixteen subjective were investigated and they slept on both comfortable mattress and uncomfortable mattress. Information of sleep stage is one of the most important clues for sleep quality. Polysomnography is basically the recording of sleep. The several channels of brain waves (EEG), eyes (EOG), chin movements (EMG) and heart (ECG) were monitored. Sixteen subjects spent 6 days and nights in the laboratory and the data of sleeping 7h for each of 3 nights was analyzed. Percentage of deep sleep (III and IV, sleep efficiency, WASO, stage 1 and subjective feeling of sleep quality were significantly affected with mattress types (comfortable and uncomfortable mattress). When subjects slept on comfortable beds, percentage of deep sleep and sleep efficiency were higher than those of uncomfortable bed. The percentages of wake after sleep onset and stage 1 were lower when subject slept in a comfortable bed. The subjective feeling of sleep quality agreed with the recorded sleep data also.
Purpose: The aims of this study were to construct a hypothetical structural model which explains premenstrual coping in university students and to test the fitness with collected data. Methods: Participants were 206 unmarried women university students from 3 universities in A and B cities. Data were collected from March 29 until April 30, 2016 using self-report structured questionnaires and were analyzed using IBM SPSS 23.0 and AMOS 18.0. Results: Physiological factor was identified as a significant predictor of premenstrual syndrome (t=6.45, p<.001). This model explained 22.1% of the variance in premenstrual syndrome. Psychological factors (t=-2.49, p=.013) and premenstrual syndrome (t=8.17, p<.001) were identified as significant predictors of premenstrual coping. Also this model explained 30.9% of the variance in premenstrual coping in university students. A physiological factors directly influenced premenstrual syndrome (${\beta}=.41$, p=.012). Premenstrual syndrome (${\beta}=.55$, p=.005) and physiological factor (${\beta}=.23$, p=.015) had significant total effects on premenstrual coping. Physiological factor did not have a direct influence on premenstrual coping, but indirectly affected it (${\beta}=.22$, p=.007). Psychological factors did not have an indirect or total effect on premenstrual coping, but directly affected it (${\beta}=-.17$, p=.036). Conclusion: These findings suggest that strategies to control physiological factors such as menstrual pain should be helpful to improve premenstrual syndrome symptoms. When developing a program to improve premenstrual coping ability and quality of menstrual related health, it is important to consider psychological factors including perceived stress and menstrual attitude and premenstrual syndrome.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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