Stress recognition in everyday life
Günlük hayatta stres tanıma
- Tez No: 539298
- Danışmanlar: PROF. DR. CEM ERSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Son on yılda, modern toplumdaki hastalıkların ¸coğu stresden kaynaklanmaktadır. Bu yüuzden araştırmacılar günlük yaşamdaki stresi mümkün olduğunca erken tespit etmek ve azaltmak istemektedir. Teknolojinin gelişmesiyle birlikte akıllı telefonlar, akıllı bileklikler, akıllı saatler günlük hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldi. Bu yaygın olarak kullanılan giyilebilir cihazlar ile stresin tespit edilip edilemeyeceğinin araştırma konusu olmuştur. Araştırmalar, laboratuvar ortamında başlamış ve son zamanlarda laboratuvar dışında gerçek hayat uygulamaları olarak devam etmektedir. Bu tez çalışmasında iki farklı durum çalışması yaptık. İlk önce, Samsung Gear S2 akıllı saati ile gerçek yaşam ortamlarında 17 katılımcıdan 339 saat fizyolojik veri ve 7119 iş yükü anketi sorusu topladık. Katılımcılar genellikle bu deneyi bir ay i¸cerisinde tamamladılar. Kalp atı¸s hızı değişkenliği ve ivmeölçer özellikleri stres seviyelerini değerlendirmek için kullanıldı. İkinci olarak, içerik odaklı stress ölçümü deneyi yaptık. Algoritma kampında 21 katılımcıdan 672 saat (9 gün içinde) fizyolojik veri topladık. Bu etkinlikte serbest, ders ve yarışma oturumları vardır. Kalp atış hızı, cilt iletkenliği ve ivmeölçer sinyalleri ile makine ögrenmesi yöntemlerini kullanarak yarışma, ders ve serbest zaman aktivitelerinden yaklaşık %98 başarım elde ettik. İkinci olarak,
Özet (Çeviri)
In the last decades, most of the diseases in modern society are caused by stress. This is the reason researchers want to detect and alleviate stress in daily life as early as possible. With the advance of technology, smartphones, smartbands, watches have become integral items of our daily lives. The research question that whether detecting stress with these widely used wearable devices is possible has arisen. The research has started in laboratory environments and recently a number of works have taken a step outside the laboratory to real life. In this thesis, we employed two different case studies. First, we collected 339 hours of physiological data and 7119 workload survey questions from 17 participants in their real-life environments with Samsung Gear S2 smartwatch. The duration of this experiment for the participants was a month on average. Heart rate variability and accelerometer features are used to evaluate the level of stress. Second, we conducted a context-driven stress measurement experiment, we collected 672 hours (in 9 days) of physiological data from 21 participants of an algorithmic competition event. This event has free, lecture and contest sessions. By using heart rate, skin conductance, and accelerometer signals, we achieved approximately 98% accuracy of discriminating contest stress, the cognitive load (lecture) and relaxed activities by using machine learning methods.
Benzer Tezler
- Ortaöğretim 10. sınıf öğrencilerinin üst bilimsel süreç ve eleştirel düşünme becerilerinin geliştirilmesine bilimsel tartışma odaklı öğretim yaklaşımının etkisi
The effect of argumentation-oriented teaching approach on the improvement of their top scientific process and critical thinking among high school 10. class students?
SAFİYE ASLAN
- Kadın sığınma evinde kalan kadınların öznel iyi oluş düzeyleri ve stresle başa çıkma tarzlarının incelenmesi
Examination of subjective well-being and coping styles of women staying in the women's shelter
GÜL MUTLU
- Ameliyathane çalışanlarının örgütsel stres düzeyleri ile hasta güvenlik tutumları arasındaki ilişkinin belirlenmesi
Determining the relationship between organizational stress levels of the surgical team and patient safety attitudes
GÖZDE YALÇIN AKGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
HemşirelikAkdeniz ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NİLGÜN AKSOY
- Automatic human mental health assistant: A study for stress recognition from passive sensor data
Otomatik insan ruh sağlığı asistanı: Pasif sensör verisinden stres tanıma çalışması
YASİN AÇIKMEŞE
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiLojistik ve Finansman Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SADETTİN EMRE ALPTEKİN
- A healthcare artificial internet of medical things- based system for mental stress recognition
Sağlık bakımı temelli zihinsel stres tanıma için tıbbi nesnelerin yapay internet tabanlı sistemi
FATIMA ZOHRA BOULANOUAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. RAFET AKDENİZ
DR. ÖĞR. ÜYESİ MHD WASIM RAED