The number of one person households has grown steadily over the recent past and the population of lonely and unnoticed death are also observed. The phenomenon of one person households has been occurred. In the dark side of society, the remarkable number of lonely and unnoticed death are reported among different age-groups. We propose an unusual event detection method which may give a remarkable solution to reduce the number of the death rete for people dying alone and remaining undiscovered for a long period of time. The unusual event detection method we suggested to identify abnormal user behavior in their lives using vision pattern, audio pattern, and dust pattern algorithms. Individually proposed pattern algorithms have disadvantages of not being able to detect when they leave the coverage area. We utilized a fusion method to improve the accuracy performance of each pattern algorithm and evaluated the technique with multiple user behavior patterns in indoor areas.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.4
no.4
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pp.300-306
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2011
In this paper, we suggest a usage profiles for electric home appliances. In Korea, it is published the records for total consumption of electricity in a house but the electric home appliance consumption records in a households are not. To build the data, we must collect the usage of every appliances in a house and the information of the household which live in the house. Unfortunately, it is hard to get the data because of the worry about the breach of privacy. In this paper, we make a scenarios on the electricity consumption pattern of a few households type. Based on the conjecture, we make the power consumption profiles for some home appliances. Comparison to the total electric consumption records for a house, we found our scenarios are quite reasonable.
The purpose of this study is to understand the diverse lifestyles of Korean older adults by analyzing the consumption pattern of older households and its determinants. The 9th wave of the Korea Labor and Income Panel Study(KLIPS) data was used for analysis. The twenty consumption items provided by the dataset was reduced to thirteen according to the consumption purpose inherent in the item. K-means cluster analysis and multinomial logistic regression was employed to categorize the consumption pattern of older households and to analyze the determinants. The results are as follows. The consumption pattern of Korean older adults was clustered into six distinctive groups named Breadwinner, Leisure-time pursuer, Friendly outgoes, Daily-life survivor, Illness sufferer and Shelter seeker. Breadwinner, Leisure-time pursuer and Friendly outgoes were lifestyles that earn and spend more compared to the other three. Nevertheless, they differed according to the family size, indicating that the parenting burden might have direct influence on the lifestyle of Korean older adults. Older adults without parenting burden and with high level of education and economic capacity were likely to show Friendly outgoes lifestyle. On the other hand, Daily-life survivor, Illness sufferer and Shelter seeker showed lower level of spending, indicating that for those lacking in economic capacity, urgent needs such as medical need or housing need dominates the lifestyle. The results call for adequate custom policies that best fit the needs of older adults.
As the number of single-person households increases, it is not easy to ask for help alone if a single-person household is severely injured in the home. This paper detects abnormal event when members of a single household in the home are seriously injured. It proposes an vision detection algorithm that analyzes and recognizes patterns through videos that are collected based on home CCTV. And proposes audio detection algorithms that analyze and recognize patterns of sound that occur in households based on Smartphones. If only each algorithm is used, shortcomings exist and it is difficult to detect situations such as serious injuries in a wide area. So I propose a fusion method that effectively combines the two algorithms. The performance of the detection algorithm and the precise detection performance of the proposed fusion method were evaluated, respectively.
Purpose: This study was undertaken to evaluate the health, nutritional status and metabolic syndrome risk according to the dietary pattern of adult single-person households, using information obtained from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES). Methods: Data were collected from the 2013-2016 KNHANES, of adults aged 19-64 years, belonging to single-person households. Based on cluster analysis, the dietary patterns of subjects were classified into three groups. The dietary behavior factors, health-related factors, nutritional status, and prevalence of metabolic syndrome obtained from KNHANES questionnaires were compared according to the individual dietary pattern. The nutrient intake data of the subjects were calculated using the semi-food frequency questionnaire. Moreover, blood and physical measurement data of the subjects were analyzed to obtain the prevalence of metabolic syndromes. Results: The major dietary intakes of subjects were classified as 'Rice and kimchi', 'Mixed', and 'Milk·dairy products and fruits' patterns. Characteristics of subjects based on their dietary pattern, gender, age, and education level were significantly different. The 'Milk and fruits' pattern showed low frequency of skipping breakfast and eating out, and had higher intake of dietary supplements. Frequency of alcohol intake and smoking rates were highest in the 'Mixed' pattern. Maximum nutrient intake of fat, vitamin A, riboflavin, vitamin C, niacin, calcium, phosphorus, and potassium was obtained in the 'Milk·dairy products and fruits' pattern. According to dietary patterns adjusted for age and gender, the risk of metabolic syndrome was 0.380 times lower in the 'Milk·dairy products and fruit' pattern than in the 'Rice and kimchi' pattern. However, when adjusted for other confounding factors, no significant difference was obtained between dietary patterns for metabolic syndrome risk. Conclusion: These results indicate that the health and nutritional status of a single-person household is possibly affected by the dietary intake of subjects.
Analyzing the change in consumption pattern depending on the employment of married women, the spendings in transportation, education, and dining out are increased. The change in consumption patterns depending on the increase of dual-income family can be seen as the increased demand of market service that replaces the household production service. Especially when the employment of married woman from high income class(highly educated, middle-class, upper-class) is increased, they tend to get employed in more professional and highly skilled industries, which leads to higher effect on employment induction, and consequently increasing the labor demand for low-skilled service industry.
As the population structure of Korea changes with the increase of single households and elderly households, this may have effect on domestic energy consumption pattern. Our study analyzes whether the energy consumption of single and elderly households are distinguishable from those of general households. For empirical analysis, Household Energy Standing Survey panel data and regional fixed effect model are employed. The result strongly shows that single households consume more energy than other households. The consumption of single households from 40s to 60s was the highest. On the other hand, the effect of aging was different from energy sources. Electricity consumption of elderly household was more than other age groups, while oil consumption of elderly household was less than others. Gas and total energy consumptions turned out to be not much different among different age groups.
This work introduces a new approach that classifies individual household water usage by examining the characteristics of smart meter end-user demand data. Here, one of the most well-known unsupervised machine learning, K-means algorithm, is applied to classify water consumptions by each household. The intensity and duration of end-user demands are used as main features to determine the households with similar water consumption pattern. The results showed that 21 households are classified into 13 clusters with each cluster having one, two, three, or five houses. The reasoning why multiple households are classified into the same cluster is described in this paper with respect to the collected data and end-user water consumption behavior.
During last 4 decades of industrial development, apartment has been rapidly disseminated throughout the nation. Its main progress, however, only appeared in quantity, not in quality. To promote housing industry in more way and to enhance peoples' life quality through the better housing environment, housing plan should be based on living items including furniture, appliances and etc. Not enough research has been done to find out living items for better house plan development and furniture design. Among living items, furniture reflects both directly and indirectly people's lifestyle and way of living. This study attempted to find out the pattern of furniture possession which people own in their bedrooms. An in depth questionnaire survey of 600 households was carried during the year 2000. A variety of patterns were found which indicated diverse living conditions within a very similar uniform multifamily apartment complex. The result of this study will be helpful to understand the living conditions in a more systematic way and to generate new concept for both residential unit plan and furniture design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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