Latest research trends in gait analysis using wearable sensors and machine learning: a systematic review

Gait is the locomotion attained through the movement of limbs and gait analysis examines the patterns (normal/abnormal) depending on the gait cycle. It contributes to the development of various applications in the medical, security, sports, and fitness domains to improve the overall outcome. Among many available technologies, two emerging technologies that play a central role in modern day gait analysis are: A) wearable sensors which provide a convenient, efficient, and inexpensive way to collect data and B) Machine Learning Methods (MLMs) which enable high accuracy gait feature extraction for analysis. Given their prominent roles, this paper presents a review of the latest trends in gait analysis using wearable sensors and Machine Learning (ML). It explores the recent papers along with the publication details and key parameters such as sampling rates, MLMs, wearable sensors, number of sensors, and their locations. Furthermore, the paper provides recommendations for selecting a MLM, wearable sensor and its location for a specific application. Finally, it suggests some future directions for gait analysis and its applications

Radio Resource Management Scheme in NB-IoT Systems

Narrowband Internet of Things (NB-IoT) is the prominent technology that fits the requirements of future IoT networks. However, due to the limited spectrum (i.e., 180 kHz) availability for NB-IoT systems, one of the key issues is how to efficiently use these resources to support massive IoT devices? Furthermore, in NB-IoT, to reduce the computation complexity and to provide coverage extension, the concept of time offset and repetition has been introduced. Considering these new features, the existing resource management schemes are no longer applicable. Moreover, the allocation of frequency band for NB-IoT within LTE band, or as a standalone, might not be synchronous in all the cells, resulting in intercell interference (ICI) from the neighboring cells' LTE users or NB-IoT users (synchronous case). In this paper, first a theoretical framework for the upper bound on the achievable data rate is formulated in the presence of control channel and repetition factor. From the conducted analysis, it is shown that the maximum achievable data rates are 89.2 Kbps and 92 Kbps for downlink and uplink, respectively. Second, we propose an interference aware resource allocation for NB-IoT by formulating the rate maximization problem considering the overhead of control channels, time offset, and repetition factor. Due to the complexity of finding the globally optimum solution of the formulated problem, a sub-optimal solution with an iterative algorithm based on cooperative approaches is proposed. The proposed algorithm is then evaluated to investigate the impact of repetition factor, time offset and ICI on the NB-IoT data rate, and energy consumption. Furthermore, a detailed comparison between the non-cooperative, cooperative, and optimal scheme (i.e., no repetition) is also presented. It is shown through the simulation results that the cooperative scheme provides up to 8% rate improvement and 17% energy reduction as compared with the non-cooperative scheme

Reoveepuhastuse käsiraamat

Vett vajavad eluks kõik meie planeedil elavad organismid, sh inimesed. Eestis kasutatakse olmes ja tootmises nii pinna- kui ka põhjavett. Suur osa sellest jõuab kanalisatsiooni ning tuleb enne loodusesse tagasi juhtimist või taaskasutamist puhastada. Seda tehakse reoveepuhastis, milles kulgevate keerukate protsesside rakendamiseks on vaja mitmesuguseid seadmeid ning haritud insenere ja töömehi. Aegade jooksul on Eestis välja antud palju juhendeid ning mõni kanalisatsiooni ja veekaitset käsitleva õpikki, aga kõiki reovee puhastamisega seotud aspekte ühiste kaante vahel varem käsitletud ei ole. Ometi on meil olemas hulk spetsialiste, kes oma lausa legendaarsetelt vanema põlvkonna õpetlastelt ja inseneridelt saadud erialateadmisi järjepidevalt täiendavad ja edasi annavad. Reoveekäitlus on kallis ning selle areng sai Eestis suure tõuke käesoleva sajandi alguses, mil tekkis võimalus kasutada Keskkonnainvesteeringute Keskuse (SA KIK) ja Euroopa Liidu tugiprogrammide toetusi. Kuigi veevarustuse ja kanalisatsiooni suuremad projektid on tänaseks lõppenud ning veevarustus- ja kanalisatsioonitööde hüppelist kasvu ei ole ette näha, tuleb neid süsteeme siiski käigus hoida, arendada ja optimeerida. Keskkonnaministeerium on aastaid korraldanud hankeid reoveepuhastite operaatorite koolitamiseks. Alates 2017. aastast on võimalik Järvamaa Kusehariduskeskuses omandada veekäitlusoperaatori kutse ning Tallinna Tehnikaülikoolis, Eesti Maaülikoolis ja Tartu Ülikoolis koolitatakse reoveekäitluse insenere ja tehnolooge. Kuigi reoveekäitluse eriala on võimalik õppida erineva taseme (kutse- või kõrghariduse vormis) õppekavade järgi, on puudu tänapäevasel tasemel õppekirjandusest, sest viimased põhjalikumad eestikeelsed õpikud pärinevad 1980-ndate esimesest poolest. Nagu muudki majandusvaldkonnad, areneb reovee puhastamine tänapäeval väga kiiresti. Täienevad standardid ning õigusaktidki. Et ajaga kaasas käia, peavad vee- ja reoveevaldkonnas tegutsejad end pidevalt täiendama: lugema erialaõpikuid, tuhlama internetis, külastama reoveepuhasteid ja messe ning tundma huvi selle vastu, mida teevad erialaorganisatsioonid. Meie vee puhtus põhineb ju erialasel pädevusel. Käesolev käsiraamat on valminud projekti LIFE IP CleanEST raames, mida rahastavad Euroopa Komisjoni LIFE-programm ja Eesti riik. Raamatu koostamisel püüti olla nii põhjalik, et seda saaks kasutada kutse- ja kõrgkoolis õpetamisel, oleks aga arusaadav ka neile veemajanduse valdkonna inimestele, kelle töökohustuste hulka reovee puhastamine ei kuulu. Et reoveekäitlus on väga lai ning kiiresti arenev valdkond, ei pruugi raamatus olla kajastatud kõik puhastustehnoloogiad ja -võtted, ent 4 andsime endast parima, et peamine käsitletud saaks. Kuigi raamatu kirjutamisel tugineti suuresti erialastandarditele (peamiselt Saksa normidele) ning välismaistele kõrgkooliõpikutele, arvestati ka teadusuuringute tulemusi, milles on varasemaid teadmisi oluliselt täpsustatud või lausa ümber kujundatud. Erilist rõhku on pööratud eestikeelsele oskussõnavarale, et aidata ühtlustada eri erialade inimeste keelepruuki. Eestikeelsed terminid seoti peamiselt maailma teaduskeele lingua franca'ks kujunenud inglise keelega, ent ka vene keelega, sest arvestatav osa reoveepuhastite operaatoritest on venekeelsed. Oskussõnavalimiku koostasid Aleksander Maastik, Raili Kärmas, Karin Pachel, Vallo Kõrgmaa, Mait Kriipsalu ja Vjačeslav Mutavči, tuginedes peamiselt standardile EVS-EN 16323. Käsiraamatu koostasid Eesti juhtivad teadlased ja erialaspetsialistid, kelle põhitöökohaks on mõni Eesti õppeasutus või projekteerimis- ja konsultatsiooniettevõte. Raamat valmis tänu nende inimeste pikaajalisele ja heale koostööle. Suur tänu kõigile, kes oma pingelise töö kõrvalt leidsid piisavalt aega peatükkide kirjutamiseks ja/või kolleegide kirjutatu retsenseerimiseks. Avaldame siirast tänu emeriitprofessor Aleksander Maastikule, kes ühtlustas autorite esialgsed tekstid lihtsamini loetavaks. Illustreerivad fotod püüdsime valida autorite isiklikest arhiividest ning valdav osa skeemidest on autorite koostatud. Muude autorite jooniseid on vajadusel eestindanud või kohandanud. Kasutatud allikatele on viidatud õpiku põhijaotiste kaupa. Lugeja peab silmas pidama, et viidatud on õigusaktide 2023. aastal kehtivale versioonile, ning et alati on vaja kontrollida, ega seda muudetud ole. Head lugemist! Vallo Kõrgmaa ja Mait KriipsaluKäsiraamat on valminud LIFE IP CleanEST projekti raames, mida rahastavad Euroopa Komisjoni LIFE programm ja Eesti riik. LIFE programmi rahastusleping nr LIFE17 IPE/EE/000007. Käsiraamat kajastab autorite seisukohti ja Euroopa Komisjon ei vastuta sisu kasutamise eest.Käsiraamat on valminud LIFE IP CleanEST projekti raames, mida rahastavad Euroopa Komisjoni LIFE programm ja Eesti riik. LIFE programmi rahastusleping nr LIFE17 IPE/EE/000007. Käsiraamat kajastab autorite seisukohti ja Euroopa Komisjon ei vastuta sisu kasutamise eest

SMARTMUSEUM: Cultural content recommendation system for mobile users

International audienceSMARTMUSEUM solution described in the paper is combining mobile Internet, geopositioning and NFC/RFID technologies with ontology driven content selection and user profiling to simplify on-site content access and offer personalized, context driven cultural experiences for visitors of museums and other interest sites

Matrix Profile based Anomaly Detection in Streaming Gait Data for Fall Prevention

The automatic detection of gait anomalies can lead to systems that can be used for fall detection and prevention. In this paper, we present a gait anomaly detection system based on the Matrix Profile (MP) algorithm. The MP algorithm is exact, parameter free, simple and efficient, making it a perfect candidate for on the edge deployment. We propose a gait anomaly detection system that is able to adapt to an individual's gait pattern and successfully detect anomalous steps with short latency. To evaluate the system we record a small database of enacted anomalous steps. The results show the system outperforms a more complex Neural Network baseline.Comment: Presented at IWSSIP 202