Zmanjšane pozornostne in izvršilne funkcije lahko vplivajo na vozne sposobnosti in vodijo v slabšo sposobnost vožnje. Študije kažejo mešane rezultate glede skladnosti nevropsihološke ocene in ocene sposobnosti za vožnjo na podlagi vožnje v simulatorju. Cilj te študije je bil raziskati skladnost obeh vrst ocenjevanja. V okviru analize korelacij smo našli šibke, a statistično značilne korelacije med kazalniki pozornostnih in izvršilnih funkcij ter kazalniki učinkovite vožnje v simulatorju. Motnja pozornosti je bila povezana z večino analiziranih simulatorskih spremenljivk. Udeleženci, ki so bolje ohranjali pozornost, odmišljali nepomembne informacije in zatirali neprimerne odzive, so redkeje kršili omejitve hitrosti, vozili so manj sunkovito in pogosteje uporabljali vzvratno ogledalo.
COBISS.SI-ID: 27996419
V vojski, policiji, varnostnih podjetjih in strelskih športih je izredno pomembno strelsko usposabljanje. Za doseganje visoke natančnosti streljanja, je potrebno veliko vadbe, pri čemer udeleženci uporabijo veliko število nabojev in časa profesionalnih trenerjev. Naša motivacija je zmanjšati stroške in skrajšati čas treninga z uvedbo sistema s poudarjeno biološko povratno vezavo, ki temelji na strojnem učenju. Izveden sistem lahko zazna in posreduje povratne informacije o treh vrstah napak, ki se redno pojavljajo med vadbo streljanja: pretirano gibanje roke, napaka pri ciljanju in napaka pri proženju. Sistem je zasnovan tako, da zagotavlja sočasne povratne informacije o napaki gibanja roke in informacije o preostalih dveh napakah po izvedenm strelu. Tehnike strojnega učenja se inovativno uporabljajo za prepoznavanje napak pri gibanju rok; drugi dve napaki sta ugotovljeni s pragovnim pristopom in klasično obdelavo signalov. Za odpravo prekomerne napake gibanja roke, se je izkazal za najprimernejšega model Random Forest. Eksperimentalni rezultati kažejo, da: (1) predlagani model Random Forest (RF) doseže natančnost napovedovanja 91,27%, kar je več kot kateri koli drugi referenčni model, in (2) gibanje roke je močno povezano z natančnostjo natančnega streljanja. Ustrezna uporaba predlaganega sistema s poudarjeno biološko povratno vezavo bo omogočila manjše število uporabljenih nabojev in skrajšala postopek usposabljanja.
COBISS.SI-ID: 25029123
Nosljive senzorske naprave so vse bolj pomembne pri zagotavljanju vseprisotnega in personaliziranega zdravstva. Pomembna gradnika modernih zdravstvenih storitev sta tudi rehabilitacija in preprečevanje poškodb. Nosljive senzorske naprave pritrjene na pacienta lahko zdravstvenemu osebju postrežejo z vrsto uporabnih dodatnih informacij že med terapijo ali zdravljenjem. Pri fizični rehabilitaciji lahko nosljive senzorske naprave s senzorji gibanja pomagajo terapevtu pri nadzoru in vrednotenju parametrov in ključnih kazalnikov uspešnosti rehabilitacijskih aktivnosti. Uspešnost terapije se lahko poviša z uporabo sistemov s sočasno povratno vezavo. Definirane so tri osnovne arhitekture sistema: osebna, terapevtska in oblačna. Izvedli smo študijo primera rehabilitacijske terapije s pomočjo plavalnih vaj. Rezultati terenskih meritev kažejo, da razvita senzorska naprava aplikaciji za sočasno povratno povezavo terapevtu, zagotavlja zadostno točne in natančne podatke za učinkovito ovrednotenje plavalnih parametrov pomembnih pri rehabilitaciji. Večja razširjenost aplikacij, ki uporabljajo nosljive senzorske naprave, bo vodila k implementaciji oblačnih storitev, ki bodo prinesle dodatne koristi za zdravsvo, dobro počutje in kakovost življenja.
COBISS.SI-ID: 12076372
V današnjem kontektsu nosljivih naprav so značilni omejeni viri in zahteve po visoki energetski avtonomiji. V članku predstavimo računsko učinkovit postopek računanja prostorske usmerjenosti z uporabo žiroskopskih meritev kotne hitrosti. Pokažemo, da se računska učinkovitost določanja prostorske usmerjenosti bistveno izboljša s pravilno interpretacijo trojice meritev 3D žiroskopa, in sicer z uporabo vektorja SORA (angl Simultaneous Orthogonal Rotation Angle) namesto z uporabo Eulerjevih kotov, ki predvidevajo zaporednost trojice izmerjenih rotacij. Za primer vrtenja za 90°, odvisno od spremembe osi vrtenja, uporaba Eulerjevih kotov zahteva 35 do 78-krat več merilnih korakov za primerljive stopnje natančnosti, kar pomeni večjo frekvenco vzorčenja in računsko zahtevnost. Na splošno, večja kot je zahtevana natančnost prostorske usmerjnosti, večja je računska prednost uporabe vektorja SORA. Nadalje, pokažemo tudi, da se s prilagajanjem računanja prostorske usmerjenosti na osnovi uporabe vektorja SORA arhitekturi mikrokrmilnika ARM Cortex® M0 + z uporabo izključno celoštevilčne aritmetike, iskalnih tabel in aproksimacije vrednosti majhnih kotov, lahko doseže 12 do 14-krat hitrejša izvedba. Na koncu pokažemo, da se računska učinkovitost dodatno izboljša z izbiro ustrezne računske metode. Uporaba rotacijskih matrik je 1,85-krat hitrejša kot uporaba rotacijskih kvaternionov, kadar prostorska orientacija računa za vsak merilni korak. Po drugi strani, uporaba rotacijskih kvaternionov je 1,75-krat hitrejša, kadar računamo zgolj končni rezultat več zaporednih rotacij. Sklenemo lahko, da omogoča uporaba predstavljenih praks znatno zmanjšanje urne frekvence procesorja, kar posledično znatno podaljša energijsko avtonomnost naprave in poveča njeno uporabnost v vsakodnevnih merilnih scenarijih.
COBISS.SI-ID: 14018563
Pričujoči izvirni znanstveni članek obravnava različna področja uporabe tehnologije interneta stvari, pri čemer ugotavlja razlike, a tudi podobnosti v ekosistemih pametnih mest in pametnih vasi, hkrati pa poskuša osvetliti prizadevanja za standardizacijo, ki bi omogočila uporabo v obeh ekosistemih. Koncept pametnih mest (mestnih naselij) je sprva izhajal iz tehnologije interneta stvari (IoT), vendar se lahko uporaba tehnologije interneta stvari razširi tudi na koncept pametnih vasi (podeželskih naselij), izboljšujoč življenje vaščank in vaščanov, predvsem pa širše skupnosti. Vendar pa imajo podeželska naselja nekoliko drugačne zahteve kot mestna naselja. Če je za uporabo tehnologije interneta stvari v pametnih mestih značilna zgostitev interneta stvari, sledeč strukturnim značilnostim mest kot gosto poseljenih območij, se ekosistem pametnih vasi, podprt s tehnologijo interneta stvari, povezuje z razpršenostjo in primanjkljajem. V tem oziru so avtorice in avtorji predlagali naslednja področja uporabe tehnologije interneta stvari, ki so med drugim služila tudi kot podlaga za raziskave o pametnih vaseh: 1. naravni viri in energija; 2. promet in mobilnost; 3. pametna gradnja; 4. vsakdanje življenje; 5. upravljanje (vladovanje) in 6. gospodarstvo ter družba. Z analizo tehničnih rešitev, ki podpirajo pametne rešitve v pametnih mestih in vaseh, je izvedena raziskava raziskala, kako je mogoče s pametnimi vasmi in pametnimi mesti, podprtimi s tehnologijo interneta stvari, doseči širše izboljšanje kakovosti življenja njihovih prebivalk in prebivalcev.
COBISS.SI-ID: 22616067