Smart prayer mat: A textile-based pressure sensor to assist elderly with cognitive impairment in praying activity

The older adults will eventually experience unavoidable changes in their cognitive, physical and perceptual ability.Several assistive technologies have been used to support the physical, emotional and social needs of the elderly to enable them to perform their daily activities but lack the support for the activities related to their spiritual needs.We present our work where we explore the intersections of technological development and spiritual practices. As we argue that supporting the praying needs will support the spiritual needs of the older adults, we proposed a technological aid for supporting the praying activity among elderly Muslims as a form of mediated practice.We present the description and design of our Smart Prayer Mat, a smart praying mat embedded with a textile-based sensor that prompts audible cues to alert elderly Muslims with cognitive impairment of the completion of ritual cycles (raka’ahs) while performing their prayer practices.This novel aid will shed new light upon the convergence of technology and spirituality, techno spiritual space

Machine Learning in Smart Health Research: A Bibliometric Analysis

The advent of new technologies such as Machine Learning has highly influenced the health sector's activities; with this, there is an ease in diagnosis and decision-making processes in the sector. Hence, this study aims to analyze the application of Machine Learning in Smart Health research. This study uses 192 records from the Scopus database based on a well-crafted search term to identify nations with the highest publication output, the principal research subject areas, the top funding sponsors, and research keywords in this subject matter. The result shows that the first document on machine learning in smart health was published in 2011. The research output on this subject has dramatically increased, with India now being the top nation where research in this area is conducted. It was also discovered that the journal IEEE Access has the highest number of publications in this area. This analysis will help researchers, policy developers, and professionals in the health sector to better understand the development of Machine Learning in Smart Health research. Machine Learning in Smart Health portends Growth in the future

Context-induced activity monitoring for on-demand things-of-interest recommendation in an ambient intelligent environment

Recommendation systems are crucial in the provision of services to the elderly with Alzheimer’s disease in IoT-based smart home environments. In this work, a Reminder Care System (RCS) is presented to help Alzheimer patients live in and operate their homes safely and independently. A contextual bandit approach is utilized in the formulation of the proposed recommendation system to tackle dynamicity in human activities and to construct accurate recommendations that meet user needs without their feedback. The system was evaluated based on three public datasets using a cumulative reward as a metric. Our experimental results demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed Reminder Care System for real-world IoT-based smart home applications

Conception de tableaux de bord adaptatifs pour les habitats intelligents

Le vieillissement de la population apporte des transformations sociales qui affectent de plus en plus nos sociétés. Les évolutions technologiques soutiennent cette évolution sociale profonde et ce phénomène est destiné à croître dans les prochaines années. Un des effets de cette transformation est le nombre croissant de personnes en perte d’autonomie qui nécessite un soutien et une assistance au quotidien. Les habitats intelligents se présentent de plus en plus comme une solution intéressante pouvant répondre à une partie du problème. En effet, ils disposent d’une panoplie de capteurs et de fonctionnalités qui, combinés à l’intelligence artificielle, ont le potentiel d'assister leurs occupants au quotidien. Cependant, la complexité des systèmes et la nature brute des données ne sont pas abordables pour tous les publics. Au centre de cette solution, plusieurs sujets sont abordés : la visualisation de données, la conception d’applications et l'interfaçage humain-machine. Cette composition vise à proposer une conception d’applications modulables et flexibles afin d’assister de manière appropriée les utilisateurs du système. Parmi les solutions exploitables, les tableaux de bord ont généré beaucoup d'intérêt car ils offrent un équilibre entre adaptabilité et facilité d’utilisation. Les travaux couverts par ce mémoire visent à proposer des outils de visualisation adaptatifs pour les habitats intelligents en mettant l’accent sur la modularité des composants. Pour ce faire, plusieurs étapes ont été implémentées. Dans un premier temps, une méthode de modularisation des applications a permis de diviser le problème en plusieurs modules et d’échanger leurs résultats de manière bidirectionnelle. Dans un second temps, nous avons développé une application qui intègre ces modules. Finalement, nous avons conçu une application de visualisation capable de fournir des données adaptées aux besoins. Enfin, nous avons testé l’application auprès de plusieurs participants dans le but d’évaluer l'efficacité de notre méthode. Nous avons obtenu un score de 85.3 en termes d’utilisabilité selon notre questionnaire SUS. The aging of the population brings social transformations that increasingly affect our societies. Technological developments support this profound social evolution and this phenomenon will undoubtedly grow in the coming years. One of the effects of this transformation is the growing number of people with a loss of autonomy who require support and assistance on a daily basis. Smart homes are increasingly presenting themselves as an interesting solution that can solve part of the problem. Indeed, they have a range of sensors and functionalities which, combined with artificial intelligence, have the potential to assist their occupants on a daily basis. However, the complexity of the systems and the raw nature of the data are not affordable for all audiences. At the center of this solution, several topics are covered: data visualization, application design and human machine interfacing. Th is composition aims to propose a design of modular and flexible applications in order to appropriately assist the users of the system. Among the actionable solutions, dashboards have generated a lot of interest because they offer a balance between adaptability and ease of use. The work covered by this master aims to provide adaptive visualization tools for smart homes with an emphasis on the modularity of components. To do this, several steps have been implemented. At first, a method of modularization of t he applications made it possible to divide the problem into several modules and to exchange their results in a bidirectional way. Secondly, we developed an application that integrates these modules. Finally, we designed a visualization application capable of providing data adapted to the needs. Finally, we tested the application with several participants in order to assess the effectiveness of our method. We obtained a score of 85.3 in terms of usability according to our SUS questionnaire

Un habitat capable de reconnaître les activités planifiées dans un calendrier électronique

Le vieillissement de la population est un problème qui touche de plus en plus le monde occidental et a pour conséquence de rendre difficile le maintien à domicile des personnes âgées, étant donné les coûts engendrés et le manque de personnel soignant. D'un autre côté, la présence des technologies dans les domiciles devient répandue et ce, à des prix abordables. On est désormais capable de récupérer facilement des informations sur ce qui se passe à l'intérieur de la maison et ainsi agir en conséquence. Le maintien à domicile devient alors possible en offrant une assistance aux personnes âgées qui soit portée par la technologie, afin de les aider à réaliser leurs activités de la vie quotidienne. À l'aide d'un calendrier électronique dans lequel seront notées toutes les activités à réaliser dans la journée, on est en mesure d'utiliser les données fournies par l'appartement pour vérifier qu'elles ont bien été réalisées, et ainsi offrir des rappels efficaces pour ces activités. C'est vers cette problématique que se tourne ce mémoire en offrant un outil pouvant utiliser et interpréter les informations provenant de l'intérieur d'un habitat, combinées à celles venant d'un calendrier électronique, dans le but d'aider à la réalisation des tâches de la vie quotidienne. Cet outil est composé de deux programmes principaux: le calendrier électronique et le programme de reconnaissance d'activité, les deux fonctionnant en collaboration. Ce mémoire présente en premier lieu l'informatique ubiquitaire, les moyens de rappel existants ainsi que les différentes méthodes pour faire de la reconnaissance d'activité dans un appartement intelligent. Suit une description du calendrier électronique permettant aux personnes âgées d'entrer correctement leurs activités à rappeler. Ensuite est décrit le programme de reconnaissance d'activité, qui interprète les évènements des capteurs pour reconnaître les activités réalisées. Le chapitre suivant traite de la collaboration entre le calendrier et le programme de reconnaissance d'activité afin qu'ils soient utilisables dans l'appartement. Une expérimentation réalisée dans l'appartement intelligent du DOMUS cherche à fournir une preuve de concept du rappel d'activité en fonction de ce qui se passe dans l'appartement

Opérationnalisation des actes de langage en interface Homme-Machine tangible et avancée pour un assistant culinaire destiné à des personnes ayant un traumatisme crânien cérébral

Les activités de la vie quotidienne sont indispensables pour le bien-être physique et moral. Pour que celle-ci soit réussie par les personnes ayant un traumatisme crânien cérébral (TCC), une aide technologique s’avère souvent nécessaire. Les troubles cognitifs empêchent les personnes ayant un TCC de rester chez elles. L’assistant culinaire est un outil composé de trois sous-systèmes: assistance, supervision et communication. L’assistant permet aux personnes ayant un TCC de cuisiner un repas chaud en proposant à celles-ci des stratégies d’assistance cognitive. Ce mémoire présente le sous-système de communication, qui établit la communication entre la personne ayant un TCC et l’assistant culinaire. Nous avons utilisé la méthode LUCID pour concevoir le sous-système de communication. Tout d’abord, nous avons commencé par l’étape prospective et d’exploration pour définir les membres de l’équipe et leurs rôles, afin de comprendre le comportement des personnes ayant un TCC. Pour la compréhension des comportements, nous avons utilisé les persona et des scénarios. Nous avons conçu trois persona principaux (TCC sévère, modéré et léger) et deux secondaires (proche aidant et ergothérapeute). Après la validation des persona, nous avons construit deux scénarios, un sans assistance qui permet de comprendre la gradation d’assistance donnée par l’ergothérapeute durant l’évaluation, un avec assistance pour concevoir les fonctionnalités de l’assistant culinaire et d’établir la communication entre les trois sous-systèmes et l’utilisateur. Ensuite, nous avons conçu les interfaces de l’assistant culinaire selon chaque profil des AVQ. Finalement nous avons développé le sous-système de communication en utilisant des actes de langage pour définir la communication entre les trois sous-systèmes de communication et la gradation de l’assistance, des web service REST comme une technologie qui rend chaque sous-système indépendant. L’assistant culinaire est en cours de développement. Enfin, ultérieurement les différentes fonctionnalités de l’assistant seront testées dans l’appartement de laboratoire DOMUS, et ensuite il sera implémenté auprès de personnes ayant un TCC pour une utilisation régulière chez elles