論文の概要: DAMMI:Daily Activities in a Psychologically Annotated Multi-Modal IoT dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04152v1
- Date: Sat, 5 Oct 2024 13:26:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-02 13:51:18.605025
- Title: DAMMI:Daily Activities in a Psychologically Annotated Multi-Modal IoT dataset
- Title（参考訳）: DAMMI:心理学的注釈付きマルチモードIoTデータセットにおける日々の活動
- Authors: Mohsen Falah Rad, Kamrad Khoshhal Roudposhti, Mohammad Hassan Khoobkar, Mohsen Shirali, Zahra Ahmadi, Carlos Fernandez-Llatas,
- Abstract要約: DAMMIデータセットは、この分野の研究者を支援するように設計されている。
これには、ホームインストールされたセンサー、スマートフォンデータ、リストバンド146日以上にわたって収集された高齢者の日々の行動データが含まれている。
データ収集は、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミック、正月、ラマダンの宗教月など、重要なイベントにまたがる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.771838327042609
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The growth in the elderly population and the shift in the age pyramid have increased the demand for healthcare and well-being services. To address this concern, alongside the rising cost of medical care, the concept of ageing at home has emerged, driven by recent advances in medical and technological solutions. Experts in computer science, communication technology, and healthcare have collaborated to develop affordable health solutions by employing sensors in living environments, wearable devices, and smartphones, in association with advanced data mining and intelligent systems with learning capabilities, to monitor, analyze, and predict the health status of elderly individuals. However, implementing intelligent healthcare systems and developing analytical techniques requires testing and evaluating algorithms on real-world data. Despite the need, there is a shortage of publicly available datasets that meet these requirements. To address this gap, we present the DAMMI dataset in this work, designed to support researchers in the field. The dataset includes daily activity data of an elderly individual collected via home-installed sensors, smartphone data, and a wristband over 146 days. It also contains daily psychological reports provided by a team of psychologists. Furthermore, the data collection spans significant events such as the COVID-19 pandemic, New Year's holidays, and the religious month of Ramadan, offering additional opportunities for analysis. In this paper, we outline detailed information about the data collection system, the types of data recorded, and pre-processed event logs. This dataset is intended to assist professionals in IoT and data mining in evaluating and implementing their research ideas.
- Abstract（参考訳）: 高齢者の増加と高齢化ピラミッドの変化は、医療や福祉サービスへの需要を増している。
この懸念に対処するため、医療費の上昇とともに、近年の医療・技術ソリューションの進歩によって家庭における老化の概念が浮上した。
コンピュータ科学、コミュニケーション技術、医療の専門家は、高齢者の健康状態を監視し、分析し、予測するために、生活環境、ウェアラブルデバイス、スマートフォンにセンサーを導入し、高度なデータマイニングと学習能力を備えたインテリジェントシステムと連携して、安価な健康ソリューションを開発するために協力してきた。
しかし、インテリジェントな医療システムの実装と分析技術の開発には、実世界のデータ上でのアルゴリズムのテストと評価が必要である。
ニーズにもかかわらず、これらの要件を満たす公開データセットは不足している。
このギャップに対処するため、この分野の研究者を支援するために設計されたDAMMIデータセットを本研究に提示する。
このデータセットには、ホームインストールされたセンサー、スマートフォンデータ、リストバンド146日間を通じて収集された高齢者の日々の活動データが含まれている。
また、心理学者のチームによって提供される毎日の心理学的報告も含んでいる。
さらに、データ収集は、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミック、正月、ラマダンの宗教月といった重要な出来事に及び、分析の機会を提供する。
本稿では,データ収集システム,記録データの種類,前処理したイベントログに関する詳細な情報について概説する。
このデータセットは、IoTおよびデータマイニングの専門家による研究アイデアの評価と実装を支援することを目的としている。
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