Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.10a
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pp.265-269
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2008
Home health care with compact wearable units sounds to be a convenient solution for the elderly people living independently. This paper presents a method to detect fall from the other activities of daily living and also to classify those activities. This kind of ambulatory monitoring enables them to get an emergency help in the case of the fatal fall event and can provide their general health status by observing the activities being performed in daily life. A tri-axial accelerometer sensor is used to get the acceleration anomalies associated with the user's movements. The three axis acceleration data are transferred to the base station sensor node via an IEEE 802.15.4 compliant zigbee module. The base station sensor node sends the data to base station PC for an offline processing. This work shows the feature set preparation using the principal component analysis (PCA) for the designing of neural network. The work includes the most common activities of daily living (ADL) like Rest, Walk and Run along with the detection of fall events from ADL. The angle from the vertical is found to be the most significant feature parameter for classification of fall while mean, standard deviation and FFT coefficients were used as the feature parameter for classifying the other activities under consideration. The accuracy for detection of fall events is 86%. The overall accuracy for ADL and fall is 94%.
We examined the effects of land cover types on water quality based on data surveyed during April 2007-February 2008 from 178 sites of 111 streams in Paldang watershed. BOD, COD, DO, SS, T-N, and T-P concentrations of spring and summer were strongly and significantly associated with the first principal component of the proportions of eight land cover types, and differences between all parameter's concentration except SS and T-N of spring and summer were insignificantly related with them. SS and T-N concentration of summer were significantly correlated with increase and decrease of stream flow. T-P concentration of spring was the most significantly related with the second principal component which was positively correlated with the proportions of residential and forest land covers and was negatively correlated with the proportions of paddy and grass land covers. It is necessary to manage land use of the upper watershed and stream flow for improvement in water quality because seasonal variations of each water quality parameter are dependent upon land cover and flow variations.
RAHEEL, Asfand;KHAN, Nasir Ahmad;BABAR, Raheel;ULLAH, Muhammad Arshad;ZAFFAR, Ali;IQBAL, Maouz;ASHRAF, Usman
The Korean Journal of Food & Health Convergence
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v.5
no.3
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pp.1-5
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2019
The field experiment was conducted in vegetable area, Institute of Horticultural Sciences in University of Agriculture, Faisalabad in order to recognize morphological and fruit growth pattern and yield of Tinda (Praecitrullus fistulosus) gourd germplasm lines. Sixteen germplasm lines in which one line is used as check are included were sown and grown on flat beds in field. The field experiment was arranged as randomized complete block design (RCBD) with three replications. Data on days to maturity, fruit per vine, fruit weight in grams, fruit diameter and total yield obtained were recorded. The fruit texture is marked as phenotype parameter. All parameters were collected and then analyzed statistically. All lines and replications showed different results among each other according to parameter. The maximum DTM (days to maturity), F/P (fruit per plant), FW (fruit weight), FD (fruit diameter) and Yield were recorded was $L_0$ (68.66), $L_3$ (1.66), $L_{10}$ (248.33), $L_{13}$ (8.50) and $L_0$ (599.33) and the minimum were recorded was $L_1$ (56), $L_{11}$ (0.33), $L_0$ (198), $L_9$ (7) and $L_4$ (421) grams respectively. All lines showed smooth texture of fruits with no hairs when mature at harvesting stage.
Background: A Teachable Machine is a kind of machine learning web-based tool for general persons. In this paper, the feasibility of Google's Teachable Machine (ver. 2.0) was studied in the diagnosis of the tooth-marked tongue. Methods: For machine learning of tooth-marked tongue diagnosis, a total of 1,250 tongue images were used on Kaggle's web site. Ninety percent of the images were used for the training data set, and the remaining 10% were used for the test data set. Using Google's Teachable Machine (ver. 2.0), machine learning was performed using separated images. To optimize the machine learning parameters, I measured the diagnosis accuracies according to the value of epoch, batch size, and learning rate. After hyper-parameter tuning, the ROC (receiver operating characteristic) analysis method determined the sensitivity (true positive rate, TPR) and specificity (false positive rate, FPR) of the machine learning model to diagnose the tooth-marked tongue. Results: To evaluate the usefulness of the Teachable Machine in clinical application, I used 634 tooth-marked tongue images and 491 no-marked tongue images for machine learning. When the epoch, batch size, and learning rate as hyper-parameters were 75, 0.0001, and 128, respectively, the accuracy of the tooth-marked tongue's diagnosis was best. The accuracies for the tooth-marked tongue and the no-marked tongue were 92.1% and 72.6%, respectively. And, the sensitivity (TPR) and specificity (FPR) were 0.92 and 0.28, respectively. Conclusion: These results are more accurate than Li's experimental results calculated with convolution neural network. Google's Teachable Machines show good performance by hyper-parameters tuning in the diagnosis of the tooth-marked tongue. We confirmed that the tool is useful for several clinical applications.
Hamish Tomlinson;Geoffrey W. Rodgers;Chao Xu;Virginie Avot;Cong Zhou;J. Geoffrey Chase
Smart Structures and Systems
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v.31
no.2
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pp.101-111
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2023
Structural health monitoring (SHM) covers a range of damage detection strategies for buildings. In real-time, SHM provides a basis for rapid decision making to optimise the speed and economic efficiency of post-event response. Previous work introduced an SHM method based on identifying structural nonlinear hysteretic parameters and their evolution from structural force-deformation hysteresis loops in real-time. This research extends and generalises this method to investigate the impact of a wide range of flag-shaped or pinching shape nonlinear hysteretic response and its impact on the SHM accuracy. A particular focus is plastic stiffness (Kp), where accurate identification of this parameter enables accurate identification of net and total plastic deformation and plastic energy dissipated, all of which are directly related to damage and infrequently assessed in SHM. A sensitivity study using a realistic seismic case study with known ground truth values investigates the impact of hysteresis loop shape, as well as added noise, on SHM accuracy using a suite of 20 ground motions from the PEER database. Monte Carlo analysis over 22,000 simulations with different hysteresis loops and added noise resulted in absolute percentage identification error (median, (IQR)) in Kp of 1.88% (0.79, 4.94)%. Errors were larger where five events (Earthquakes #1, 6, 9, 14) have very large errors over 100% for resulted Kp as an almost entirely linear response yielded only negligible plastic response, increasing identification error. The sensitivity analysis shows accuracy is reduces to within 3% when plastic drift is induced. This method shows clear potential to provide accurate, real-time metrics of non-linear stiffness and deformation to assist rapid damage assessment and decision making, utilising algorithms significantly simpler than previous non-linear structural model-based parameter identification SHM methods.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.05a
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pp.505-508
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2008
Electrocardiogram (ECG) and blood pressure (BP) are main vital signs which are the standards in most medical settings in assessing the most basic body functions. Multi parameters are desired in providing more information for health professionals in order to detect or monitor medical problems of patients more precisely. This study urges us to develop a robust wireless healthcare monitoring system which has multiple physiological signs measurements on real time that applicable to various environments which integrates wireless sensor network technology and code division multiple access (CDMA) network with extended feature of locally standalone diagnosis algorithms that implemented in tell phone. ECG signal and BP parameter of the patients are routinely be monitored, processed and analyzed in details at cell phone locally to produce useful medical information to ease patients for tracking and future reference purposes. Any suspected or unknown patterns of signals will be immediately forwarded to hospital server using cell phone for doctors' evaluation. This feature enables the patients always recognize the importance of self-health checking so that the preventive actions can be taken earlier through this analytic information provided by this monitoring system because "Prevention is better than Cure".
The Journal of Korean Society for School & Community Health Education
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v.14
no.2
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pp.29-45
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2013
Objectives: The purpose of this study was to identify relationships between experiential activity, ego-resilience, sense of community, and school life adjustment of middle school students and to provide the basic data that can contribute to the activation of experiential activities. Methods: 2,351 middle school students of panel survey conducted by National Youth Policy Institute were used in the final analysis. The structural equation model(SEM) was carried out to analyze structural relationships between experiential activity and ego-resilience, sense of community, and school life adjustment of the youth. IBM SPSS Statistics 20.0 and IBM SPSS AMOS 20.0. were used for the analysis of all data. Results: Experiential activities had a statistically significant positive effect on ego-resilience(p<0.001), school life adjustment(p<0.05), and the sense of community (p<0.001). Especially experiential activities acted on ego-resiliency, a sense of community, school life adjustment as an important parameter. Sense of community also showed to be an important mediating role between ego-resiliency and school life adjustment. Conclusions: In order to maximize the effectiveness of experiential activities, it is necessary to build the community networking enough to take full advantage of community resources and develop various experiential activities to meet the needs of youth and social change.
Traditional structural dynamic analysis and Structural Health Monitoring (SHM) of large scale concrete civil structures rely on manufactured embedding transducers to obtain structural dynamic properties. However, the embedding of manufactured transducers is very expensive and low efficiency for signal acquisition. In dynamic structural analysis and SHM areas, piezoelectric transducers are more and more popular due to the advantages like quick response, low cost and adaptability to different sizes. In this paper, the applicable feasibility assessment of the designed "artificial" piezoelectric transducers called Concrete Piezoelectric Smart Module (CPSM) in dynamic structural analysis is performed via three major experiments. Experimental Modal Analysis (EMA) based on Ibrahim Time Domain (ITD) Method is applied to experimentally extract modal parameters. Numerical modal analysis by finite element method (FEM) modeling is also performed for comparison. First ten order modal parameters are identified by EMA using CPSMs, PCBs and FEM modeling. Comparisons are made between CPSMs and PCBs, between FEM and CPSMs extracted modal parameters. Results show that Power Spectral Density by CPSMs and PCBs are similar, CPSMs acquired signal amplitudes can be used to predict concrete compressive strength. Modal parameter (natural frequencies) identified from CPSMs acquired signal and PCBs acquired signal are different in a very small range (~3%), and extracted natural frequencies from CPSMs acquired signal and FEM results are in an allowable small range (~5%) as well. Therefore, CPSMs are applicable for signal acquisition of dynamic responses and can be used in dynamic modal analysis, structural health monitoring and related areas.
With increasing number of citizen using subway stations everyday, safety, health and comfort of passengers and occupants became an important social issue. Considering the fact that various physical variables and pollutants are related to indoor air quality (IAQ) which may cause health problem, IAQ need to be closely monitored and controlled in multiple locations in subway stations. This study is a continuation of the previous studies and delay induced in wireless-wired network is experimentally evaluated and the risk involved is assessed. In doing that, a key parameter is identified to be the network delay in different network media. Application of information-theoretic measure to assess the risk in network delay is then discussed. The idea is based on the general principles of engineering design and their applications to quantification of uncertainty in network delay. Experimental results show that more risk is involved in wireless data communication. Efficient and fast conversion of transmission data in both LonWorks/IP server and ZL converter is also noted.
Purpose: This study investigated the influence of attention-demanding tasks on gait and measured differences in the temporal, spatial and kinematic characteristics between young healthy adults and elderly healthy adults. Methods: We recruited 16 healthy young adults and 15 healthy elderly adults in this study. All participants performed two cognitive tasks: a subtraction dual-task (SDT) and working memory dual-task (WMDT) during gait plus one normal gait. Using the LEGSys+ system, knee and hip-joint kinematic data during stance and swing phase and spatiotemporal parameter data were assessed in this study. Results: In the elderly adult group, attention-demanding tasks with gait showed a significant decrease in hip-joint motion during the stance phase, compared to the normal gait. Step length, stride length and stride velocity of the elderly adult group were significantly decreased in WMDT gait compared to normal gait (p<0.05). In the young adult group, kinematic data did not show any significant difference. However, stride velocity and cadence during SDT and WMDT gaits were significantly decreased compared to those of normal gait (p<0.05). Conclusion: We determined that attention-demanding tasks during gait in elderly adults can induce decreased hip-joint motion during stance phase and decreased gait speed and stride length to maintain balance and prevent risk of falling. We believe that understanding the changes during gait in older ages, particularly during attention-demanding tasks, would be helpful for intervention strategies and improved risk assessment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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