Internati o nal  Journal of Ele c trical   and Computer  Engineering  (IJE CE)  V o l.  6, N o . 1 ,  Febr u a r y   201 6,  pp . 39 9 ~ 40 I S SN : 208 8-8 7 0 8 D O I :  10.115 91 /ij ece.v6 i 1.9 339          3 99     Jo urn a l  h o me pa ge : h ttp ://iaesjo u r na l.com/ o n lin e/ind e x.ph p / IJECE  A Daily Activity Monitoring Sy s t em for In tern et of  Things- Assisted Livingin  Home Area Networks       Hy un- S ik  Ki m* Jo ng -Su Seo * , J e ong w oo k Seo**  * School of  Electrical  and  Electr onic  E ngineerin g, Yonsei University , Korea  ** Departmen t  o f  Information  an d Communicatio n Engin eering ,   Namseoul University , Korea      Article Info    A B STRAC T Article histo r y:  Received Aug 21, 2015  Rev i sed  No 15 , 20 15  Accepte d Dec 3, 2015      In this pap e r,  a d a il act ivit y m o nitori ng s y s t em  for Intern et of  Things (IoT)-  assisted liv ing  in  home area n e tw orks is  proposed  in ord e r to  prov ide  car e for  elder l y  peop le  who live alon e. The pr oposed  s y stem consists  of two main   parts :  an IoT-as s i s t ed living s p a ce with cont act l e s s  activit y s e ns ors ,  a help  trigger ,  and an emergency  gateway  a nd a daily  activity  monitoring server   witha rang e of components including  data collection,  ev en t and user   management, activity  anal y s is and reporting ,  and so on. The  contactless  act ivit y s e ns ors   can be p l a ced  a n y  wher e in th e  hom e, and th em ergenc gateway   collects data f r om th em, de tects emergency  s ituatio ns reported   through the h e lp trigger ,  and  comm unicates  with the daily  activ ity   m onitoring s e rver. Th e s e rver a n al yz es  and rep o rts  the dail ac tivit ies  and   activity  p a tterns of elder l y  us ers us ing a predefined  activity index. I n   addition ,  un expe cted  em ergen c y situat ions can   be estim at ed  an d preven ted  through an aly s is  of th e activity  information. Keyword:  Activ ity m o n ito ri n g   El derl y  pe o p l e   Healthcare   Hom e  care  network  In tern et o f   th ing s   Copyright ©  201 6 Institut e  o f   Ad vanced  Engin eer ing and S c i e nce.  All rights re se rve d Co rresp ond i ng  Autho r Jeon gw ook  Seo ,     Depa rt m e nt  of  In fo rm at i on an d C o m m uni cati on  En gi nee r i n g,   Nam s eoul  U n i v ersi t y ,   91   Dae h a k r o ,  Seo n g h w an -e u p , Seo b u k - gu , C h eo na n-si ,   C h u n gnam ,   So ut h Ko rea.   Em a il: j w seo@n s u . ac.kr       1.   INTRODUCTION  In  20 1 3 , t h K o rea n  M i ni st ry  of H eal t h  an Wel f are  re po rt ed t h at  1. 1 2  m i l l i on h ouse h ol ds co nsi s t e d   o f  el d e rly p e op le liv ing  alone. A  20 11   repo rt  o f   Statistic s Ko rea estimated  th at th propo rtion   o f  t h e to tal  population c o m p rised by the elderly (pe opl e ove r the ag of  65) woul d reach 12.2%  in 2013  and  continuously  increase  to  24.3% i n   2020 a n 37.4%  i n   20 50 . T h el derl y  ove r t h e a g of   85  we re e x pected to signifi cantly   in crease to   2 . 5% o f  t h e pop u l atio n  in   2 030  an d   7 . 7 %  i n  205 0, fro m  0 . 9% in  20 13 Ag ing  still p r esen ts  m a n y   ch allen g es to   th e eld e rly  d u e to  li m itat i o n s in  th ei r ph y s ical activ ity,  ag e-related   d i seases, an d  cogn itiv d eclin e, althoug h adv a n ces in m e d i cin e  h a ve en ab led   p e op le to  liv e long er   [1 ]. In   f act, th e el d e r l y wh o liv alone  face m a ny li m ita tions  in term s of re cognition an response to t h eir daily activities and  risks. They  require full-time care pr o v i d ed  by  fam i lies or h o m e  health aides, b u m o st of th em  suffer  fr o m  fam ily  d i sorg an ization ,  l o w in co m e ,  and / or  p o o r  liv ing  co nd itions.  I n   o r d e r  to  addr ess th ser i ous so cial pr ob lem s  r e la ted  to  th e care of th eld e rly and   o t her vu ln erab le  groups , increas ing resea r c h  has been de vote d to telecar e syste m s and activity  m onito ring techni que s [2]-[6].  In fi rst-gene rat i on telecare syste m s, al ar m s   were  directly generate d in re s p onse to  user-gene r ated em erge ncy   not i f i cat i o ns.  I n   ot he wo r d s,  t h use r   had   t o  rec o gni ze  a n  em ergency  s i t u at i on a n p h y s i cal l y  ope r a t e  an  alarm  generator,  beca use  sensor technology was not  u tilized i n   first-generation telecare system s. The use r   was  require d  t o  always  wea r   the alarm  gene rator,  wh i c h c o m m uni cat ed w i t h  eq ui pm ent  l i nke d t o  t h e  wi red  o r   wireless phone s in a hom e. In contra st, sec o nd-ge neration telecare syste m s  exploited s e ns or technol ogy to  m onitor the us er and recognize e m erge n c situ atio n s Ev en  if th u s er is  u n c on sciou s  an d   h e lp less, the alarm  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN 2 088 -87 08  IJEC E V o l .  6, No . 1, Feb r uar y   20 1 6   :  39 9 – 40 5   40 0 g e n e rator is ab le to   work au to m a tical ly i n  coop eration   with  sen s ors.  At th at po in t, pre d efi n ed  procedures   related  to  th e alar m  can  c h eck  th u s er’s con d ition ,   mak e  co n t act  with  th e d e sig n a ted   g u a rd ian  and   em ergency  a g enci es, a n d  so  on . T h i r d- ge nerat i o n t e l eca re system s are expected to  use sm art home and  a m b i en t assisted  liv in g  techn o l o g i es wit h  ad v a n c ed  sen s o r s, and  th ey will b e  i m p r ov ed  to  m o n itor an m a nage t h e u s er’s l i v i n g e nvi ro nm ent .  Seco nd - g ene r at i on  sy st em s provi d e  el der care se r v i ces usi ng  onl y  dat a   from   the sensors attached to the use r  and the areas  near t h e user,  whe r ea s t h i r d- ge nerat i on sy st em s pr ovi de   in tellig en t elder  car e ser v ices th at esti m a te an d   d eal with  p o t en tial d a n g e r s  thr ough  th e m o n ito rin g   o f   abn o r m a l  envi ro nm ent a l  change s, a n by  u s i n g  dat a   fr om  ad van ced  sen s ors  a n d  i n fo r m at i on f r om  am bi ent   net w or ks.   In recent years, Inte rnet -of-Things  (IoT) s e rvices  have a ttracted m u ch attention in the conte x t of  sm art hom es  that integrate healthcare t echno log i es [7 ]- [11].  Th e Io r e f e r s   to  a  g l ob al in frastru c ture fo r t h inform ation society that enables adva nced s e rvi ces by  i n t e rco n n ect i ng  ph y s i cal  and vi rt ual  t h i n g s , ba s e d o n   exi s t i n g  an d e v ol vi n g  i n t e r ope rabl e i n f o rm at ion  an d c o m m u n i cat i on t e c h n o l o gi es. T h i s   p a per  p r ese n t s  a  dai l y   activity m onitori ng  system  base on  the  IoT c o ncept  as  a thi r d-ge ne ra tion telecare   syste m  for providing  in tellig en t care to  th e el d e rly. Th p r op osed syste m  can  an alyze and  repo rt th e d a ily activ ities an d  activ ity  p a ttern o f  t h e eld e rly liv in g alo n e  b y   u s ing  a pred efin ed activ ity in d e x for th e pu rpose o f  estim at in g  and   pre v e n t i ng  une xpect e d  em ergency  si t u at i ons . The rest  o f   t h e pape r i s  or ga ni zed as f o l l o w s . Sect i on  2 pr esent s   th e propo sed  activ ity  m o n ito rin g  system  in  d e tail, and  Sectio n   3  d e scribes th e im p l e m e n tatio n   resu lts o f  t h feasib ility v e rificatio n  of  ou r propo sa l.  Section  4  p r esen ts  con c lu si o n s .       2.   PROP OSE D  ACTI V IT Y MO NITO RIN G   S Y STEM   Th e pro p o s ed  d a ily activ ity   m o n ito rin g  syste m  is  illu strat e d  in  Figu re  1 ,  an d  co n s ists  of two  m a in  parts: a n  IoT - assisted living space  with c ontactless activity sens ors ,   help trigger, and a n  em ergency   gat e way ,  a n a dai l y  act i v i t y   m oni t o ri n g  s e rve r  wi t h  t h e  fol l o wi n g  c o m ponent s:  dat a  col l ect i on, e v ent  a n d   user m a nagem e nt , act i v i t y  anal y s i s  and  re po rt i n g, sy st em  confi g u r at i o n an d m a nage m e nt , and a n   ext e r n al   service i n terfac e.          Fi gu re  1.  B l oc di ag ram  of t h e p r o p o sed  dai l y  act i v i t y   m oni t o ri n g  sy st em       In t h e IoT - ass i sted living space,  contactless activity sens ors  usi ng  pass ive infrare d   detection are   l o cat ed i n  t h l i v i n g  r oom , b a t h r oom , ki t c h e n,  an be droom  to m easure the acti v ity of the  elderly  at set   in terv als, and  th ey send  th e activ ity d a ta to   th e em erg e n c y g a teway v i a Zig B ee co mm u n icatio n  at set ti m e s.  In  add itio n ,  the op erating  st atu s  of th e con t actless ac t i v i t y  senso r s, i n c l udi n g  c o nfi g u r at i on i n f o rm at i on,   bat t e ry  l e vel ,  and t r a n sm i ssion cy cl e, can  be checke d  and c ont r o l l e d  by  t h e em er gency  gat e wa y .  The   em ergency   gat e way  i s  an i m po rt ant  ce nt ral  uni t  f o ga th ering  activ ity d a ta, d e tectin g   e m erg e n c y situ atio ns,  an d co mm u n i catin g   with  t h d a ily activ ity m o n ito rin g  serv er v i a m o b ile  n e two r k s  and  t h In tern et. It  co nsists  of a n  i n t e rnal  s p eake r , a m i cr op h one , an d a han d set .  It  s u p p o r t s  va ri o u s com m uni cat i on m odul es, suc h  as 4 G   LTE (800 MHz), ZigBee, Bl uetooth  3. 0/4.0, and  WiFi (2.4GHz 802.11b/g/ n). The  help trigge r with a  pus button is a we arable de vice,  suc h  as a necklace or a  wrist b and that sends an em ergenc y notification  message   to the em ergency gateway via ZigBee communication.  Whe n  an elde rly pe rson leaves the  hom e with the help  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J ECE   I S SN 208 8-8 7 0 8     A Da ily Activity Mon ito ring   System fo r In tern et o f   Th i n gs-Assisted  Livingin  Home Area     ( Jeongw o o k Seo)   40 1 t r i gge r, t h e em erge ncy  gat e w a y  aut o m a ti call y  set s  hi s or her st at us t o  “ G oi ng  Out  i n  or der t o  a voi d fal s e   alarm s  o r  th e ab sen ce  o f   d e tected  activ ities.   Th d a ily activ ity  m o n ito ri ng  serv er  h a variou s co m p o n en ts, i n clud ing d a ta co llectio n ,  ev en t and  user m a nagem e nt , act i v i t y  anal y s i s  and  re po rt i n g, sy st em  confi g u r at i o n an d m a nage m e nt , and a n   ext e r n al   servi ce i n t e rfa ce. The sy st e m  confi g u r at i o n an d m a nage m e nt  com pone nt  deal wi t h  t h e i n st al l a t i on,  set u p ,   u p d a tes of th e e m erg e n c y g a t e way, con t actless activ ity se nso r s, a nd  hel p  t r i g gers . It  sup p o rt s rem o t e  check s   on t h ope rat i n g co n d i t i ons  o f  t h e sens o r s a n d t h fi rm ware  ove r t h e ai r i n  t h e em ergency  gat e way  i n   or der t o   co nv en ien tly  man a g e  th e IoT-assisted liv in g sp ace  with out  re qui ri ng  user   i n t e r v e n t i o n .   T h e dat a   c o l l ect i on  com pone nt gat h ers a c tivity data from  the em ergency  gate way and the n   sends them  to the corre sponding  com pone nts according to dat a  com m unication a nd c o m m a nd  protoc ols based on the cat egories of m e ssages   i n  Ta bl e 1 .  I n   Tabl 1, t h e a c t i v i t y   m oni t o r i ng a n d r e p o rt i n g  f unct i on  ha s f o u r t een m e ssage t y pes ,  a n d t h e   fu nct i o n o f  s y st em  confi g u r at i on a n d m a nagem e nt   ha s fo u r  m e ssage t y pes.  The  eve n t  m a nagem e nt   com pone nt  i s  i n  c h ar ge  of e v ent  det ect i o n a nd  al ert s , a n d  t h user m a nag e m e nt  com pon ent  i s  res p onsi b l e  f o r   user  re gi st rat i o n a n d  u p d at es.       Tabl 1. M e ssa ge t y pes  f o r  da t a  com m uni cati on a n d c o m m a nd  p r ot oc ol Cate gor y   M e ssa ge T y pe   Activity   M oni tor i n g a nd  R e po rting  Activity detect ion s t atus   Activity detect ion r e por t (per iodic)   Vo ice call  fo r p r ed ef in ed  pho ne nu m b er  1  Vo ice call  fo r p r ed ef in ed  pho ne nu m b er  2  Voice c a ll  for em er gency phone  num ber  Voice c a ll  for cal l/s ervice  center   User ca ncell a ti on re por t s o und alarm   Reser v e d  for  ot her   s e ns or s   Reser v e d  for  ot her   s e ns or s   10   Reser v e d  for  ot her   s e ns or s   11   Away s t atu s  repo rt  12   Help tr ig ger   pu s h  a nd  sta t u s  r e p o r t   13   Heartbe a t alarm  report   14   Voice c a ll c a nce lla ti on re port   Syste m   Co n f i gur a t i ona n d   M a nag e m e nt  15   Em er gency  gatewa y  power   stat us  cha n ge r e por t   16   Em er gency  gatewa y  con f i g ur ati o n d e ta ils   17   New se ns or i n sta llat i on res u lt re port   18   Sens or  te st r e su lt r e por t       The act i v i t y  a n al y s i s  an re po rt i n g c o m ponent  c o m put es  t h e act i v i t y  i n dex  de fi ne d i n  Eq uat i o (1 fro m  th e act iv ity d a ta o f  an eld e rly p e rson  and  trie s to fin d  the no rmal act iv ity p a ttern  b a sed  on  d a ily  (A I_ day ) , wee k ly  (AI _ week ), m onthly  (A I_m onth ) and yearly (AI_y ear) ave r ag e activ ity in fo rmatio n   deri ved  by  t h act i v i t y  i ndex .     1 s inde x c s d c mt A A QA A Q AA          (1 )     whe r e d e no tes t h e su m  o f  th activ ity d a ta measu r ed fro m  th e activ ity senso r s,   deno tes  th e m a x i m u act i v i t y  dat a  of  an el derl y  pe r s on , a n d    den o t e s t h e c o n s t a nt  fo qua nt i f i cat i on  (he r e,   100 0 . Not e  that   can  be  obt ai n e d t h ro u g h  t h e  act i v i t y  dat a  sendi ng  pe ri o d    (sec on ds ) an d  t h e act i v i t y  sensi n peri od  f o r   th e activ ity d a ta   (seco n d s /activ ity d a ta).  Also b y  co m p arin g th e activ ity  in d e x  and  act iv ity in form ati o with  th e no rm al activ ity  p a ttern  stored  in   a d a tab a se, t h e activ ity an al ysis an d  rep o rtin g  co m p on en t can   p r o activ ely esti m a te an d  p r ev en u n e xp ected  em erg e n c y   situ atio n s As an  illu stration  of Equ a tion (1 ), if  contactless act ivity sensors  measured activity data tw ic e each i n  the   living  room , the  bathroom , and the   k itch e n, th e sum  o f  th e activ i t y d a ta  is six  ( 6 ) .  If  th e activ ity d a ta sen d i n g   p e ri o d  is 600  seco nd s ( 600 ) and  t h e activ i t y sen s ing p e ri o d   for t h e acti v ity d a ta is two  second s/activ ity d a ta  ( 2 ) ,  th e  ma x i mu m   activ ity d a ta v a lu e is  3 0 0   ( 300 ). Th u s , t h e activ ity in d e x  is  20  (  2 0 ).    Finally, the external service interface c o m pone nt pr ovide s  a user interfac e based  on a web browse that interfaces  with the  data base a n d a ppli cations  for t h e  desi gnate guardia n  a n d fa mily, the em ergency   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN 2 088 -87 08  IJEC E V o l .  6, No . 1, Feb r uar y   20 1 6   :  39 9 – 40 5   40 2 agencies , counselors m a nage rs of  hom e care services, a n so on . It  al so pr o v i d es net w or k secu ri t y  t o   pr ot ect   pers o n al  i n fo r m at i on fr om  h acki n g,  D D o S   at t acks, a n d  ot her  t h reat s .       3.   IMPLEME N TATION RES U LTS AN D A NAL YSI S   Th is section describ e s th e imp l em en tatio n  resu lts  o f  th pro p o s ed   d a ily activ ity  m o n ito rin g  system,   pri m ari l y  focu si ng  o n  t h e act i v i t y  anal y s i s  and  re p o rt i n com pone nt   of  t h e dai l y  act i v i t y   m oni t o ri n g   serve r .   Figure 2 illustrates a web browser-base d  user inte rface for  analyzing and  re po rting  daily, weekly, and  m ont hl y  avera g e act i v i t y  i n fo rm ati on. T h e b r i e f u s er i n f o r m at i on of a n  el derl y  pe rs on i s  sho w n at  t h e t o p ,  an d   t h e dat e  appea r s i n  t h e up per r i ght  co rne r . I f  t h e i c on s rep r es ent i ng t h day ,  week, a nd m ont h i n  t h e u p p e r  l e ft   co rn er are click e d, th d a ily,  week ly, and  mo n t h l y av er ag e activ ity in formatio n  will b e   g r aph i cally v i su alized As sh own  below, th e m o n t h l y av erag e activ it y in form atio n  in tu itiv ely in d i cates n o rm al an d  abno rm al act iv ity   pat t e rns ,  w h i c h l i k el y  occu due t o  u n e xpe ct ed em ergenc y  si t u at i ons. I f   t h e el derl y  pe r s on ’s act i v i t y  r e m a i n v e ry low  fo r m o re t h an  fou r   ho urs, “Em e rg en cy Ch ec k   will b e  shown in   red  as  an  au tomatic an n o u n c e m en t   for the de signa t ed guardian a nd  fam i ly, the e m ergency  a g e n cies, counselors, m a nagers  of hom e  care services,  o r   o t h e d e sign ated   u s ers. Si m i larly, wh en activ ity re m a i n v e ry low fo r m o re th an   two   h ours, a  yello warn ing  si g n   will b e  sho w n to   p r o activ ely alert th em . In all o t h e r cases, norm a l fin d i n g s  will  b e  sho w n  i n   gray.  For e x ample, in Figure  2, it ca be see n  that alm o st no activity took   place ove r  the   course  of three  days,  fro m  th e 22 nd to   24 th   of th e m o n t h .   On  the b a sis of t h is  activ ity in formatio n ,  th d a ily activ ity  m o n ito ri ng  serv er will sen d  th e “Em e rg en cy Ch eck   m e ssag e  to  th e d e si g n a ted   g u a rd ian  and  fa m i l y , th e e m erg e n c y   agenci es , a nd  s o   on  f o r t h pu rp ose  of  co nt ac t i ng t h e  el de rl y  per s o n  a n d c h ecki n on  hi o r  he r st at of  h eal t h Th is m a y resu lt in  a si m p le v i sit to  th e eld e rl y p e rso n , bu t it is i m p o r tan t  to  v e rify wh ether a po ten tially fatal  em ergency   has  t a ken  pl ace .           Fig u re  2 .  Im p l e m en tatio n  resu lts of th e pro p o s ed   d a ily acti v ity  m o n ito ri ng  system       Figure  3 illust rates m onthly activ ity information according t o  the   age  groups m onitore by the   pr o pose d  sy st e m . The gro up  of  peo p l e  i n  t h ei r 9 0 dem onst r at ed a  very  l o w st at e of a c t i v i t y , wherea s t h gr o ups  of pe o p l e i n  t h ei r 70s  and  80s s h owe d  m o re act i v i t y . In Fi g u r e 4, t h e m ont hl y  acti v i t y  i n form at ion  of  users i n  their  70s is presen te d according to  gende r. El derly wom e n were   generally found  to be m o re active in  their  hom es than elde rly m e n.    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J ECE   I S SN 208 8-8 7 0 8     A Da ily Activity Mon ito ring   System fo r In tern et o f   Th i n gs-Assisted  Livingin  Home Area     ( Jeongw o o k Seo)   40 3     Figure  3. Monthly activity inform ation acco rding to age  groups  :  70s 80s and 90s           Figure  4. Monthly activity inform ation in   us ers in their70s  according t o   gende r           Fig u re  5 .  Daily activ ity in formatio n  in   u s ers in  th ei r70 s   over th e cou r se  of  2 4  hou rs        Fig u re  5  presen ts th d a ily activ ity in fo rm atio n   o f   u s ers in  th eir 70 o v er th e cou r se  o f   24  hou rs.  G e n e r a lly, elder l y u s er s wok e  up  at ap pr ox im ate l five AM and then s p ent  m o re than t h ree  hours   p r edo m in an tly  in  th e b a th room an d  k itch e n .  At n o o n , th eir activ ity  in  th e k itch e n  in creased .  Th e m a x i m u lev e l o f   ph ysical activ ity was ob serv ed  from six  to  sev e n  PM. By  u s in g  t h e av erag e activ ity in fo rmation  shown in Fi gures 3–5, it is possible to  dete rm ine nor m a activity patterns accordin g to age  group, gende r,  ti m e   in terv al (d aily, week ly,  an d  m o n t h l y),  an d   p o t en tially  o t h e p a ram e t e rs. Th ese no rmal act iv ity p a tterns  coul d be  a ppl i e t o   t h e de vel o pm ent   of vari o u s heal t h   a n d wel l n ess ser v i ce  ap pl i cat i ons.         0 50 100 150 200 250 70s 80s 90s 0 50 100 150 200 250 300 Male Female 0 50 100 150 200 2013 01 2013 02 2013 03 2013 04 2013 05 2013 06 2013 07 2013 08 2013 09 2013 10   2013 11 2013 12 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN 2 088 -87 08  IJEC E V o l .  6, No . 1, Feb r uar y   20 1 6   :  39 9 – 40 5   40 4 4.   CO NCL USI O N   Th is p a p e p r esen ted  an  in tellig en t d a ily acti v ity  m o n ito ring  syste m  fo r realizin g  IoT-assisted  liv ing  fo r t h e el derl y  wh o l i v e al on e and m a y suf f er f r om  fam i ly  di sor g ani zat i o n ,  l o w i n c o m e , and/ or  po or  l i v i n g   co nd itio ns. The p r op o s ed   d a i l m o n ito ring   syste m  was sho w n  to b e  ab l e  to  g a t h er t h e activ ity d a ta o f  t h eld e rly fro m  th e e m erg e n c gateway in  coop eration   with  co n t actless activ ity sen s ors and  a h e l p  trigg e r. Th e   syste m  analyz es and re ports  norm al  and abn o r m a l  pat t e r n of act i v i t y  defi ned i n  re fe rence t o  t h e a v era g e   activ ity in fo rmatio n  d e riv e d  usin g  th p r ed efin ed  activ ity in d e x. Th e av erag e activ ity in form at io n  can   b e  u s ed  to  esti m a te  an d  p r ev en t un ex p ected  em erg e n c y situ atio n s , in clu d i n g  sud d e n  d eat h s , an d   u tilized  in  v a ri o u s   h ealth  an d well n e ss app licatio n s .       ACKNOWLE DGE M ENTS  Fu ndi ng  f o r  t h i s  pa per  wa pr ovi ded  by   Na m s eoul  Uni v er si t y .       REFERE NC ES   [1]   P. Rashidi  and  A. Mihai lidis,  "A surve y  on  a m bient-assisted living tools  for   older adults",  IEEE Journal  o f   Biomedical and   Health In formatics , vol. 17 , no . 3 ,  pp .579-590, May  2013.  [2]   G. Demiris, M.  Skubi c, M. R a ntz, J. Keller, M.  Aud, B. Hensel  and Z. He, " Sma r t home sensors for the elderly:  A   model for participatory  formative evaluation ",  in P r oceeding o f  the IEE E  EM BS  Internation a l  S p ecial  Topi c   Conference on  I n formation Tech nolog y  in  Bi omedicin e, Loann i na:  Greece, pp . 1-4 ,  2006 [3]   Ö. Bozo and C.A. Guarnaccia, "Activit ies of daily   living ,  social support, a nd future health of older Americans",  Journal of Psych o logy , Vol. 144,  No. 1, pp. 1-14,  Jan. 2010 [4]   H. Pirsiavash  an d D. Raman a n, " Detec ting a c ti vi t i es of  dail y   liv in g in  first-person  camera vi ews ", i n  P r oceed ing of   the I EEE  Confer ence on Com put er Vision  and Pa ttern  Recogn itio n, Providen c e, p p . 2847-2854 , 2 012.  [5]   P. Rashidi  and  D.J. Cook, "CO M : A  method f o r mining and  monitoring human  activ ity  p a tterns in home-based  heal th m onitorin g  s y stem s",  AC M Transactions on Intellig ent S y stems and Techn o logy , vol. 4, no . 4, ar ticle no . 6 4 pp.1-20, Sept. 2 013.  [6]   B. Nandhini an d R. Janani, " A  smart hom e monitoring s y stem  for elderly   people",  In terna tional Journal  of   Emerging Techn o logies  in Comp utational and  Ap plied  Sciences , v o l. 7 ,  no . 4 ,    pp.  444-447, Feb .  2 014.  [7]   A. Dohr, R. Mo dre-Opsrian, M. Dr obics, D. Hay n , and G. Schr eier , " The Intern et of Things for  ambient assisted   living " ,  in Proceeding of the International Conference on  Information Technolog y :  Ne w Generations, Las Vegas:  NV, pp. 12-14 April 2010.  [8]   D. Band y opadh yay  and J. Sen ,  "I nternet of Thing s : Applic ations and challenges in   tec hno log y  and s t andard ization",  Wireless Personal Communications , vol. 58, no.  1, pp . 49-69 , May   2011.  [9]   R.S.H. Istepani an, A. Sungoor,  A. Faisal, and N. Philip, " Internet of m-health Things ", in Proc eeding of the I ET  Seminar on Assisted Living, Lon don, pp . 1-3 ,  Ap ril 2011   [10]   S. Husain, A. Pr asad, A. Kunz, A. Para georgiou , and J. Song, "Recen t trends in  standards relat e d to the Internet  of   Things  and M achine- to-M achin e com m unicatio ns ",  Journal of Information and Communication Convergen ce  Engineering , vol. 12 , no . 4 ,  pp . 2 28-236, Dec. 20 14.  [11]   C. W.  T s ai , C. F .  La i,  M. C .  Ch iang, and  L.T.  Yang, "Data mining  for In tern et of  Things: A survey " ,   IE EE   Communications  Sur veys   &   T u tor i als , vol. 16 , no . 1 ,  pp . 77-97 , F e b. 2014     BIOGRAP HI ES OF  AUTH ORS       H y uns ik Kim  receiv e d B.S .  and  M . S .  degrees  i n  inform ation a nd com m unicati on engineer ing  from Inha Univ ersity , South Korea, in 2002  and  2004, r e spectively .  Curr ently, he is a Ph.D.  candid a te in  electrical and electro n ic engin eering  at Yonsei University , South Korea. He has also  worked as a senior researcher   in the Con t en ts Convergence  Research  Center at  the Korea  Electroni cs Technolog y  Institu t e , South Korea  sin ce 2004. His research  int e rest s are in  cont ent  s h aring, we ara b le com puting ,  hum an-com puter in tera ct io n, and m ach ine-to-m ach ine   communication/the Internet of  Th ings.      Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J ECE   I S SN 208 8-8 7 0 8     A Da ily Activity Mon ito ring   System fo r In tern et o f   Th i n gs-Assisted  Livingin  Home Area     ( Jeongw o o k Seo)   40 5   Jong-Soo Seo receiv e d a B.S. d e gree in  ele c troni cs  engine ering f r om  Yonsei Uni v ersit y , Seou l,  Korea,  in 1975 , and M.S. and   Ph.D. degr ees f r om the Univer sity  of Ottawa, Ottawa, ON,  Canada,  in 1983  and 1988 , r e spectiv ely .  He was   emplo y ed with  I D C and CAL, C a nada for six  ye ars ,  wher e h e  was  eng a ged  in res e arch  o n  digit a l s a tel l i t e com m unica ti ons  and dat a   broadcasting s y stems. In 1995 , he joined th e Department  of Electrical and Electron i Engineering, Yo nsei University where he is  curr entl a P r of es s o r. P r of.   Seo  is an IEEE Fellow  and an  As s o ciat e  Edito r of  the  IE EE  Trans a ctions  on Broad cas ting .  His  cur r ent  res earch  int e res t s   includ e nex t -gen erat ion bro a d cas ting  and 5G r a dio s y stems.        Jeongwook Seo received B . S.  an d M.S. degr ees f r om the Depar tment of Teleco mmunication an d   Inform ation En gineer ing, Kore a Aerospace Un iversit y , G y eon ggi, Korea ,  in  1999 and 2001,  respectively ,   an d a Ph.D. degr ee from th e School  of Electrical and  Electronic Engin eer ing,  Yonsei University , Seoul, Korea, in 2010 . He  is currently   an Assistant Professor in the  Department of I n formation a nd  Communication Engineering, N a mseoul Univer sity , Cheonan,  Korea. From 2001 to 2013, he  worked at th Network Convergence R e sear ch  Center  in the  Korea E l ectroni cs Technolog y  I n stitute, Seou l,  Kor ea. His  research  inter e sts in clude stat istical   signal pro cessin g  for communications  and netw orking, m a chine  le arning , m achi n e-to-m achin e   communications  and  the Internet  of Things.    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.