Chế Tạo Ghế Văn Phòng Có Chức Năng Cảnh Báo Tình Trạng Sức Khỏe Bất Thường Dùng Công Nghệ IoT

Các tác giả

  • Chí Ngôn Nguyễn Trường Đại học Cần Thơ, Việt Nam
  • Thành Tâm Huỳnh Trường Cao Đẳng nghề An Giang, Việt Nam
  • Trung Hiếu Nguyễn Trường Đại học Cần Thơ, Việt Nam
  • Đức Hòa Nguyễn Trường Đại học Cần Thơ, Việt Nam
  • Chánh Nghiệm Nguyễn Trường Đại học Cần Thơ, Việt Nam

Email tác giả liên hệ:

ncngon@ctu.edu.vn

DOI:

https://doi.org/10.54644/jte.69.2022.1082

Từ khóa:

Cảm biến trọng lực, Công nghệ IoT, Cảm biến gia tốc 3-trục, Theo dõi sức khỏe, Vi điều khiển

Tóm tắt

Áp lực công việc trong xã hội hiện đại có khuynh hướng buộc cán bộ văn phòng phải ngồi suốt trên ghế, dẫn đến nhiều hệ lụy về sức khỏe. Nghiên cứu này đề xuất một giải pháp tích hợp công nghệ IoT (Internet of Things) lên ghế văn phòng, gọi tắt là ghế IoT. Mô-đun IoT ESP8266 sẽ thu thập các cử động của người ngồi và gửi dữ liệu về máy tính qua kết nối WiFi. Dữ liệu này gồm trọng lượng và gia tốc 3-trục, do các cảm biến cung cấp. Một mạng nơ-ron truyền thẳng nhiều lớp sẽ ước lượng tình trạng sức khỏe của người ngồi, dựa trên các dữ liệu đó. Nếu người ngồi không cử động liên tục trong hơn 3 phút, hệ thống sẽ gửi tin nhắn SOS cho người hỗ trợ. Nếu một người khỏe mạnh ngồi trên ghế lâu hơn 45 phút, hệ thống sẽ nhắc nhở vận động bằng âm thanh. Kết quả thực nghiệm trên nhiều kịch bản cho thấy khả năng nhắc nhở tình trạng ngồi lâu đạt độ chính xác 100% và khả năng phát hiện, cảnh báo tình trạng sức khỏe bất thường đạt độ tin cậy 82%. Thực nghiệm cũng cho thấy khả năng hoàn thiện sản phẩm này cho mục tiêu ứng dụng rộng rãi là hoàn toàn khả thi.

Tải xuống: 0

Dữ liệu tải xuống chưa có sẵn.

Tiểu sử của Tác giả

Chí Ngôn Nguyễn, Trường Đại học Cần Thơ, Việt Nam

Chi-Ngon Nguyen received B.S. and M.S. degrees in Electronic Engineering from Can Tho University and the National University, Ho Chi Minh City University of Technology, Vietnam, in 1996 and 2001, respectively. The degree of Ph.D. in Control Engineering was awarded by the University of Rostock, Germany, in 2007.

Since 1996, he has worked at the Can Tho University. He is an associate professor in automation at Department of Automation Technology, and former dean of the College of Engineering at the Can Tho University. Currently, he is a Vice Chairman of the Board of Trustee of Can Tho University.

His research interests are intelligent control, medical control, pattern recognition, classifications, speech recognition, computer vision and agricultural automation.

Thành Tâm Huỳnh, Trường Cao Đẳng nghề An Giang, Việt Nam

Huynh Thanh Tam received the B.S. degree in Electrical Engineering from Ho Chi Minh City University of Technical Education, Vietnam in 2014 and the M.S. degree in Automation and Control Engineering from Can Tho University, Vietnam, in 2021.

From 2004 to 2008, he was a lecturer at An Giang Vocational School, Vietnam. From 2008 to present, he has been a lecturer at the Departmenr of Electronic Engineering, Faculty of Electrical Engineering, An Giang Vocational College, Vietnam.

Trung Hiếu Nguyễn, Trường Đại học Cần Thơ, Việt Nam

Nguyen Trung Hieu is a B.S. degree student in Automation and Control Engineering of the Department of Automation Technology, College of Engineering, Can Tho University, Vietnam. He will graduate his B.S. degree at the end of December 2021.

Đức Hòa Nguyễn, Trường Đại học Cần Thơ, Việt Nam

Nguyen Duc Hoa is a B.S. degree student in Automation and Control Engineering of the Department of Automation Technology, College of Engineering, Can Tho University, Vietnam. He will graduate his B.S. degree at the end of December 2021.

Chánh Nghiệm Nguyễn, Trường Đại học Cần Thơ, Việt Nam

Chanh-Nghiem Nguyen received the M.S. degree in Mechatronics from Asian Institute of Technology, Pathumthani, Thailand, in 2007 and the Ph.D. degree from Graduate School of Engineering Science, Osaka University, Osaka, Japan, in 2012.

Since 2005, he has been a lecturer at Department of Automation Technology, College of Engineering Technology, Can Tho University. His research interests include machine vision, GNSS applications, artificial intelligence, control systems, multispectral and hyperspectral imaging and applications.

Tài liệu tham khảo

M. A. Huysmans, H. P. van der Ploeg, K. I. Proper, E. M. Speklé and A. J. van der Beek, "Is sitting too much bad for your health?," Ergonomics in Design, vol. 23, no. 3, pp. 4-8, 2015. DOI: https://doi.org/10.1177/1064804615585410

N. Pronk, "The problem with too much sitting: A workplace conundrum," ACSM's Health & Fitness Journal, vol. 15, no. 1, pp. 41-43, 2011, doi: 10.1249/FIT.0b013e318201d199. DOI: https://doi.org/10.1249/FIT.0b013e318201d199

S. M. Sheikh and I. Ngebani, "A Personal Health Care Office Chair," in 2019 2nd Inter. Conf. on Computer Applications & Information Security (ICCAIS), 1-3 May 2019, pp. 1-4. DOI: https://doi.org/10.1109/CAIS.2019.8769548

R. Lavanya, M. Nivetha, K. Revasree, and K. Sandhiya, "Smart chair-a telemedicine based health monitoring system," Proc. 2nd Inter. Conf. on Electronics, Commu. and Aerospace Tech. (ICECA), 29-31 March 2018, pp. 459-463, doi: 10.1109/ICECA.2018.8474628. DOI: https://doi.org/10.1109/ICECA.2018.8474628

R. J. Darwood and F. C. T. Smith, "Deep vein thrombosis, "Surgery - Oxford International Edition, vol. 31, no. 5, pp. 206-210, 2013, doi: 10.1016/j.mpsur.2013.02.001. DOI: https://doi.org/10.1016/j.mpsur.2013.02.001

O. World Health, "The atlas of heart disease and stroke/J. Mackay and G. Mensah with S. Mendis and K. Greenland," ed. Geneva: World Health Organization, 2004.

R. Advani, H. Naess, and M. W. Kurz, "The golden hour of acute ischemic stroke," Scand J Trauma Resusc Emerg Med, vol. 25, no. 1, pp. 54-54, 2017, doi: 10.1186/s13049-017-0398-5. DOI: https://doi.org/10.1186/s13049-017-0398-5

R. Febriani, A. I. Wuryandari, and T. Mardiono, "Design interaction of smart health chair approach the usability aspect on SHESOP health care," in 2015 4th Inter. Confer. on Interactive Digital Media (ICIDM), 1-5 Dec. 2015, pp. 1-6, doi: 10.1109/IDM.2015.7516356. DOI: https://doi.org/10.1109/IDM.2015.7516356

G. R. D. Ganesh, K. Jaidurgamohan, V. Srinu, C. R. Kancharla, and S. V. S. Suresh, "Design of a low cost smart chair for telemedicine and IoT based health monitoring: An open source technology to facilitate better healthcare," in 2016 11th Inter. Confer. on Industrial and Information Systems (ICIIS), 3-4 Dec. 2016, pp. 89-94, doi: 10.1109/ICIINFS.2016.8262913. DOI: https://doi.org/10.1109/ICIINFS.2016.8262913

G. Jia et al., "A sensing chair design for home based physiological signs monitoring," in 2013 IEEE Inter. Sym. on Medical Measurements and App. (MeMeA), 4-5May2013, pp. 261-264.

N. B. G. V. P. Rahul, "Implementation of an IOT Based Smart Chair," Inter. J. for Research in Applied Science and Engineering Tech. (IJRASET), vol. 5, no. VI, pp. 1317-1317, 2017.

Y. Liu, N. Wang, C. Lv, and J. Cui, "Human body fall detection based on the Kinect sensor," in 2015 8th International Congress on Image and Signal Processing (CISP), 14-16 Oct. 2015, pp. 367-371, doi: 10.1109/CISP.2015.7407906. DOI: https://doi.org/10.1109/CISP.2015.7407906

E. E. Stone and M. Skubic, "Fall detection in homes of older adults using the microsoft kinect," IEEE J. of Biomedical and Health Informatics, vol. 19, no. 1, pp. 290-301, 2015. DOI: https://doi.org/10.1109/JBHI.2014.2312180

P. M. Hien and N. C. Ngon, "Một giải pháp phát hiện sớm tình trạng đột quỵ của người cao tuổi," Hội nghị toàn quốc lần thứ 3 về ĐK&TĐH - VCCA-2015, pp. 35-39, 28-29 Nov 2015. DOI: https://doi.org/10.15625/vap.2015.0025

A. T. Özdemir and B. Barshan, "Detecting falls with wearable sensors using machine learning techniques," Sensors, vol. 14, no. 6, pp. 10691-10708, 2014. DOI: https://doi.org/10.3390/s140610691

Đ. K. Quân, P. V. Cường, N. N. Điệp, and T. M. Phương, "Tự động phát hiện người ngã trong thời gian thực sử dụng bộ cảm biến gia tốc," Tạp chí Khoa học và công nghệ, Viện Hàn lâm KHCN Việt Nam, vol. 51, no. 1A, pp. 108-116, 2013.

S. Abbate, M. Avvenuti, F. Bonatesta, G. Cola, P. Corsini, and A. Vecchio, "A smartphone-based fall detection system," Pervasive and Mobile Computing, vol. 8, no. 6, pp. 883-899, 2012/12/01, doi: https://doi.org/10.1016/j.pmcj.2012.08.003. DOI: https://doi.org/10.1016/j.pmcj.2012.08.003

Án. T. Công et al., "Phát hiện té ngã cho người cao tuổi bằng gia tốc kế và mô hình học sâu Long Short-Term Memory," Tạp chí KH Đại học Cần Thơ, no. CNTT 2017, pp. 65-71, 2017. DOI: https://doi.org/10.22144/ctu.jsi.2017.009

HTElectronics, "Hướng dẫn sử dụng ESP8266 trong các ứng dụng internet," 2020, http://htelectronics.vn/huong-dan-su-dung-esp8266-trong-cac-ung-dung-internet-of-things/.

InvenSense, "PU-6000 and MPU-6050 Product Specification," in Revision 3.3, ed, 2012.

Intelligent Digital Load Cell, NTS Instrument Co. Ltd. [Online]. Available: https://www.mavin.cn/uploadfile/downloads/ Mavin%20catalog.pdf (truy cập 10/2021)

S. Patel, P. Talati, and S. Gandhi, "Design of I2C Protocol," Inter. J. of Technical Innovation in Modern Engineering & Science (IJTIMES), vol. 5, no. 3, pp. 741-744, 2019.

N. C. Ngôn and D. H. Nghĩa, "Điều khiển dùng mô hình nội mạng Neuron áp dụng vào robot SCARA," Tạp chí Phát triển KH Công nghệ ĐHQG Tp. HCM, vol. 4, no. 8&9, pp. 65-71, 2001.

H. Demuth and M. Beale, Neural Network Toolbox User’s Guide, TheMathWorks,Inc., 2004.

M. T. Hagan and M. B. Menhaj, "Training feedforward networks with the Marquardt algorithm," IEEE Trans. on Neural Networks, vol. 5, no. 6, pp. 989-993, 1994. DOI: https://doi.org/10.1109/72.329697

D. W. Marquardt, "An Algorithm for Least-Squares Estimation of Nonlinear Parameters," Journal of the Society for Industrial and Applied Mathematics, vol. 11, no. 2, pp. 431-441, 1963. DOI: https://doi.org/10.1137/0111030

D. T. Nghia, L.-D. Quach, and C.-N. Nguyen, "Learning deep transferability for several agricultural classification problems," International Journal of Advanced Computer Science and Applications, vol. 10, no. 1, pp. 58-67, 2019, doi: 10.14569/IJACSA.2019.0100107. DOI: https://doi.org/10.14569/IJACSA.2019.0100107

N. Duong-Trung, L.-D. Quach, M.-H. Nguyen, and C.-N. Nguyen, "A combination of transfer learning and deep learning for medicinal plant classification," Proc. of the 2019 4th Inter. Confer. on Intelligent Info. Technology, 2019. https://doi.org/10.1145/3321454.3321464. DOI: https://doi.org/10.1145/3321454.3321464

T.-N. Nguyen, T.-H. Nguyen, and C.-N. Nguyen, "Deep learning approach for forecasting water quality in iot systems," Inter. J. of Advanced Computer Science and Applications, vol. 11, no. 8, pp. 686-693, 2020, doi: 10.14569/IJACSA.2020.0110883. DOI: https://doi.org/10.14569/IJACSA.2020.0110883

Tải xuống

Đã Xuất bản

2022-04-28

Cách trích dẫn

[1]
C. N. Nguyễn, T. T. Huỳnh, Nguyễn T. H., Nguyễn Đức H., và C. N. Nguyễn, “Chế Tạo Ghế Văn Phòng Có Chức Năng Cảnh Báo Tình Trạng Sức Khỏe Bất Thường Dùng Công Nghệ IoT”, JTE, vol 17, số p.h 2, tr 17–25, tháng 4 2022.

Số

T. 17 S. 2 (2022)

Chuyên mục

Bài báo khoa học

Categories

Giấy phép

Bản quyền (c) 2022 Tạp chí Khoa học Giáo dục Kỹ Thuật - ĐH SPKT TP.HCM

Giấy phép Creative Commons

Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép quốc tế Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 .

Bản quyền thuộc về JTE.

Crossref
Scopus
Google Scholar
Europe PMC