論文の概要: Framework for A Personalized Intelligent Assistant to Elderly People for
Activities of Daily Living
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07344v1
- Date: Tue, 29 Jun 2021 17:36:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-18 19:04:56.949049
- Title: Framework for A Personalized Intelligent Assistant to Elderly People for
Activities of Daily Living
- Title(参考訳): 高齢者の日常生活活動におけるパーソナライズされた知的アシスタントの枠組み
- Authors: Nirmalya Thakur and Chia Y. Han
- Abstract要約: 本研究は,高齢者の日常生活活動を支援するパーソナライズド・インテリジェント・アシスタントの開発のための枠組みを提案する。
このフレームワークは、日々のルーチン、現在の情緒状態、ユーザー体験のアンダーライン化を考慮し、ユーザによって実行されるさまざまなタスクを分析し、アクティビティを推奨することができる。
その結果,特定のユーザをモデル化する際の性能精度は73.12%であった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The increasing population of elderly people is associated with the need to
meet their increasing requirements and to provide solutions that can improve
their quality of life in a smart home. In addition to fear and anxiety towards
interfacing with systems; cognitive disabilities, weakened memory, disorganized
behavior and even physical limitations are some of the problems that elderly
people tend to face with increasing age. The essence of providing
technology-based solutions to address these needs of elderly people and to
create smart and assisted living spaces for the elderly; lies in developing
systems that can adapt by addressing their diversity and can augment their
performances in the context of their day to day goals. Therefore, this work
proposes a framework for development of a Personalized Intelligent Assistant to
help elderly people perform Activities of Daily Living (ADLs) in a smart and
connected Internet of Things (IoT) based environment. This Personalized
Intelligent Assistant can analyze different tasks performed by the user and
recommend activities by considering their daily routine, current affective
state and the underlining user experience. To uphold the efficacy of this
proposed framework, it has been tested on a couple of datasets for modelling an
average user and a specific user respectively. The results presented show that
the model achieves a performance accuracy of 73.12% when modelling a specific
user, which is considerably higher than its performance while modelling an
average user, this upholds the relevance for development and implementation of
this proposed framework.
- Abstract(参考訳): 高齢者の人口の増加は、その増加する要求を満たし、スマートホームにおける生活の質を向上させるソリューションを提供する必要性と関連している。
システムとの対面に対する恐怖と不安に加えて、認知障害、弱体化記憶、非組織的行動、さらには身体的制限さえも、高齢者が高齢化に直面する傾向にある問題である。
高齢者のニーズに対処し、高齢者のためのスマートで支援された生活空間を構築するためのテクノロジーベースのソリューションを提供することの本質は、多様性に対処して適応し、日々の目標の文脈でパフォーマンスを向上できるシステムの開発システムにある。
そこで本研究では,高齢者がIoT(Internet of Things, モノのインターネット)ベースの環境下で日常生活活動(ADL)を行うのを支援する,パーソナライズされた知能アシスタントを開発するためのフレームワークを提案する。
このパーソナライズされた知能アシスタントは、日々のルーチン、現在の情緒状態、およびユーザー体験のアンダーラインを考慮することで、ユーザの実行するさまざまなタスクを分析し、アクティビティを推奨することができる。
このフレームワークの有効性を維持するために、平均ユーザと特定のユーザをそれぞれモデリングするためのいくつかのデータセットでテストされている。
その結果、特定のユーザをモデル化する場合、平均的なユーザをモデル化しながら、そのパフォーマンスよりもかなり高い73.12%の精度が得られることが示され、このフレームワークの開発と実装の関連性が保たれている。
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