論文の概要: Predictive Health Analysis in Industry 5.0: A Scientometric and
Systematic Review of Motion Capture in Construction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01689v1
- Date: Mon, 22 Jan 2024 20:37:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-11 16:36:38.198503
- Title: Predictive Health Analysis in Industry 5.0: A Scientometric and
Systematic Review of Motion Capture in Construction
- Title(参考訳): 産業5.0における予測健康分析 : 建設中のモーションキャプチャーに関するサイエントメトリと体系的レビュー
- Authors: Md Hadisur Rahman, Md Rabiul Hasan, Nahian Ismail Chowdhury, Md Asif
Bin Syed, Mst Ummul Farah
- Abstract要約: 本研究は, 産業用 4.0 と 5.0 の概念における MoCap システムの関連性について検討した。
MoCapシステムは、労働者の健康と安全を改善し、職業的ハザードを減らすために使用される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In an era of rapid technological advancement, the rise of Industry 4.0 has
prompted industries to pursue innovative improvements in their processes. As we
advance towards Industry 5.0, which focuses more on collaboration between
humans and intelligent systems, there is a growing requirement for better
sensing technologies for healthcare and safety purposes. Consequently, Motion
Capture (MoCap) systems have emerged as critical enablers in this technological
evolution by providing unmatched precision and versatility in various
workplaces, including construction. As the construction workplace requires
physically demanding tasks, leading to work-related musculoskeletal disorders
(WMSDs) and health issues, the study explores the increasing relevance of MoCap
systems within the concept of Industry 4.0 and 5.0. Despite the growing
significance, there needs to be more comprehensive research, a scientometric
review that quantitatively assesses the role of MoCap systems in construction.
Our study combines bibliometric, scientometric, and systematic review
approaches to address this gap, analyzing articles sourced from the Scopus
database. A total of 52 papers were carefully selected from a pool of 962
papers for a quantitative study using a scientometric approach and a
qualitative, indepth examination. Results showed that MoCap systems are
employed to improve worker health and safety and reduce occupational
hazards.The in-depth study also finds the most tested construction tasks are
masonry, lifting, training, and climbing, with a clear preference for
markerless systems.
- Abstract(参考訳): 急速な技術進歩の時代において、産業4.0の台頭により、産業は革新的なプロセス改善を追求した。
人間とインテリジェントシステムとのコラボレーションに重点を置く産業5.0に向けて進むにつれ、医療と安全のためのより良いセンシング技術の必要性が高まっている。
その結果、モーションキャプチャー(MoCap)システムは、建設を含む様々な職場で、未整合の精度と汎用性を提供することにより、この技術の進化において重要な実現要因となっている。
建設作業場では,作業関連筋骨格障害(WMSD)や健康問題など,身体的に要求される作業が求められているため,産業4.0と5.0という概念におけるMoCapシステムとの関連性が高まっている。
重要性の増大にもかかわらず、建設におけるMoCapシステムの役割を定量的に評価する、より包括的な研究が必要である。
本研究は, このギャップに対処するために, 文献学, サイエントメトリック, 体系的レビューのアプローチを組み合わせて, Scopusデータベースからの論文を分析した。
サイエントメトリー法と定性的深層検査を用いて, 定量的研究のために, 合計52論文を962論文のプールから慎重に選択した。
その結果, 作業者の健康と安全を向上し, 作業上の危険を軽減するためにMoCapシステムを採用しており, より詳細な調査では, メーソンリー, リフト, トレーニング, クライミングといった最もテストされた作業が, マーカーレスシステムに好まれていることがわかった。
関連論文リスト
- From Intention To Implementation: Automating Biomedical Research via LLMs [30.32209981487504]
本稿では,バイオメディカル研究プロセス全体を合理化するために設計された,初のエンドツーエンド自動システムであるBioResearcherを紹介する。
複雑なタスクを論理的に関連するサブタスクに分解することで、BioResearcherは多分野要求と論理複雑性の課題を効果的に解決する。
BioResearcherは8つの未測定研究目標に対して平均実行成功率63.07%を達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-12T16:35:05Z) - Many Heads Are Better Than One: Improved Scientific Idea Generation by A LLM-Based Multi-Agent System [62.832818186789545]
Virtual Scientists (VirSci) は、科学研究に固有のチームワークを模倣するために設計されたマルチエージェントシステムである。
VirSciは研究のアイデアを共同で生成し、評価し、洗練するエージェントのチームを組織している。
このマルチエージェントアプローチは、新しい科学的アイデアを生み出す上で、最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-12T07:16:22Z) - MASSW: A New Dataset and Benchmark Tasks for AI-Assisted Scientific Workflows [58.56005277371235]
我々は,Multi-Aspect Summarization of ScientificAspectsに関する総合テキストデータセットであるMASSWを紹介する。
MASSWには過去50年間にわたる17の主要なコンピュータサイエンスカンファレンスから152,000以上の査読論文が含まれている。
我々は、この新しいデータセットを用いてベンチマーク可能な、複数の新しい機械学習タスクを通じて、MASSWの有用性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-10T15:19:09Z) - ResearchAgent: Iterative Research Idea Generation over Scientific Literature with Large Language Models [56.08917291606421]
ResearchAgentは、新しい作品のアイデアと運用のためのAIベースのシステムである。
ResearchAgentは、新しい問題を自動で定義し、手法と設計実験を提案し、繰り返し修正する。
我々は、複数の分野にわたる科学論文に関するResearchAgentを実験的に検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-11T13:36:29Z) - Integrating MLSecOps in the Biotechnology Industry 5.0 [49.97673761305336]
この章は、機械学習セキュリティオペレーション(MLSecOps)がバイオテクノロジー産業の5.0の確保にどのように役立つかの視点を提供する。
この章では、バイオテクノロジー産業の5.0における脅威と、MLアルゴリズムが業界におけるベストプラクティスのセキュア化にどのように役立つかを分析している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-12T17:21:12Z) - SoK: Evaluations in Industrial Intrusion Detection Research [8.356036431147889]
産業侵入検知システムは、最も洗練された侵入さえもタイムリーに発見しようとする。
社会に対する批判のため、この急速に成長する分野は様々な背景から研究者を惹きつけている。
609の論文を分析したところ, この研究分野の急速な成長は, 肯定的かつ否定的な結果をもたらすことがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-06T07:49:58Z) - A Review on Knowledge Graphs for Healthcare: Resources, Applications, and Promises [59.4999994297993]
この総合的なレビューは、医療知識グラフ(HKG)の現状の概要を提供することを目的としている。
我々は,既存のHKGに関する文献を網羅的に分析し,その構築方法,活用技術,応用について考察した。
このレビューは、HKGsが生物医学研究や臨床実践に大きな影響を与える可能性を強調している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-07T21:51:56Z) - Semantic web technologies in sensor-based personal health monitoring systems: A systematic mapping study [0.0]
本研究では,センサを用いた個人健康モニタリングシステムにおけるセマンティックWeb技術の利用状況について分析する。
我々は、インターオペラビリティ、コンテキスト認識、状況検出、状況予測、意思決定支援、説明可能性、不確実性処理の7つの主要な課題に対して、選択されたシステムが対処する範囲を批判的に分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-07T11:02:35Z) - Toward Human-AI Co-creation to Accelerate Material Discovery [3.7993640140693605]
早急な問題に取り組むために、科学の急速な進歩を達成するために、我々の社会にはますます必要性が増している。
化学のような特定の分野において、科学的発見は提案された新しい解のリスクを評価する余分な負担を負う。
本稿では,人間とAIの共創が最初に発見されるまでの時間を短縮することを目的としたフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-05T17:48:59Z) - Industry 4.0 in Health care: A systematic review [0.0]
本研究は,医療システムにおける産業4.0の影響を分析することを目的とする。
研究によると、新型コロナウイルスの感染拡大に伴い、医療と産業は4.0と合併し、共同で発展してきた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-13T13:08:50Z) - Machine Learning in Nano-Scale Biomedical Engineering [77.75587007080894]
ナノスケールバイオメディカルエンジニアリングにおける機械学習の利用に関する既存の研究について概説する。
ML問題として定式化できる主な課題は、3つの主要なカテゴリに分類される。
提示された方法論のそれぞれについて、その原則、応用、制限に特に重点を置いている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-05T15:45:54Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。