A large scale study of daily information needs captured in situWookjae Maeng
The goal of this work is to provide a fundamental understanding of the daily information needs of people through a large-scale, in-depth, quantitative investigation. To this end, we have conducted one of the most comprehensive studies of information needs to date, spanning a 3-month period and involving more than 100 users. The study employed a contextual experience sampling method, a snippet-based diary technique using SMS technology, and an online Web diary to gather in situ insights into the types of needs that occur from day to day, how those needs are addressed, and how contextual, technological, and demographic factors impact on those needs. Our results not only complement earlier studies but also provide a new understanding of the intricacies of people’s daily information needs.
A large scale study of daily information needs captured in situWookjae Maeng
The goal of this work is to provide a fundamental understanding of the daily information needs of people through a large-scale, in-depth, quantitative investigation. To this end, we have conducted one of the most comprehensive studies of information needs to date, spanning a 3-month period and involving more than 100 users. The study employed a contextual experience sampling method, a snippet-based diary technique using SMS technology, and an online Web diary to gather in situ insights into the types of needs that occur from day to day, how those needs are addressed, and how contextual, technological, and demographic factors impact on those needs. Our results not only complement earlier studies but also provide a new understanding of the intricacies of people’s daily information needs.
Exercise repetition detection for resistance training based on smartphonesWookjae Maeng
Regular exercise is one of the most important factors in maintaining a good state of health. In the past, different systems have been proposed to assist people when exercising. While most of those systems focus only on cardio exercises such as running and cycling, we exploit smartphones to support leisure activities with a focus on resistance training. We describe how off-the-shelf smartphones without additional external sensors can be leveraged to capture resistance training data and to give reliable training feedback. We introduce a dynamic time warping-based algorithm to detect individual resistance training repetitions from the smartphone’s acceleration stream. We evaluate the algorithm in terms of the number of correctly recognized repetitions. Additionally, for providing feedback about the quality of repetitions, we use the duration of an individual repetition and analyze how accurately start and end times of repetitions can be detected by our algorithm. Our evaluations are based on 3,598 repetitions performed by ten volunteers exercising in two distinct scenarios, a gym and a natural environment. The results show an overall repetition miscount rate of about 1 % and overall temporal detection error of about 11 % of individual repetition duration
RecoFit: Using a Wearable Sensor to Find, Recognize, and Count Repetitive Exe...Wookjae Maeng
Although numerous devices exist to track and share exercise routines based on running and walking, these devices offer limited functionality for strength-training exercises. We introduce RecoFit, a system for automatically tracking repetitive exercises – such as weight training and calisthenics – via an arm-worn inertial sensor. Our goal is to provide real-time and post-workout feedback, with no user-specific training and no intervention during a workout. Toward this end, we address three challenges:
(1) Segmenting exercise from intermittent non-exercise periods
(2) Recognizing which exercise is being performed
(3) Counting repetitions
We present cross-validation results on our training data and results from a study assessing the final system, totaling 114 participants over 146 sessions. We achieve precision and recall greater than 95% in identifying exercise periods, recognition of 99%, 98%, and 96% on circuits of 4, 7, and 13 exercises respectively, and counting that is accurate to ±1 repetition 93% of the time. These results suggest that our approach enables a new category of fitness tracking devices.
Exercise repetition detection for resistance training based on smartphonesWookjae Maeng
Regular exercise is one of the most important factors in maintaining a good state of health. In the past, different systems have been proposed to assist people when exercising. While most of those systems focus only on cardio exercises such as running and cycling, we exploit smartphones to support leisure activities with a focus on resistance training. We describe how off-the-shelf smartphones without additional external sensors can be leveraged to capture resistance training data and to give reliable training feedback. We introduce a dynamic time warping-based algorithm to detect individual resistance training repetitions from the smartphone’s acceleration stream. We evaluate the algorithm in terms of the number of correctly recognized repetitions. Additionally, for providing feedback about the quality of repetitions, we use the duration of an individual repetition and analyze how accurately start and end times of repetitions can be detected by our algorithm. Our evaluations are based on 3,598 repetitions performed by ten volunteers exercising in two distinct scenarios, a gym and a natural environment. The results show an overall repetition miscount rate of about 1 % and overall temporal detection error of about 11 % of individual repetition duration
RecoFit: Using a Wearable Sensor to Find, Recognize, and Count Repetitive Exe...Wookjae Maeng
Although numerous devices exist to track and share exercise routines based on running and walking, these devices offer limited functionality for strength-training exercises. We introduce RecoFit, a system for automatically tracking repetitive exercises – such as weight training and calisthenics – via an arm-worn inertial sensor. Our goal is to provide real-time and post-workout feedback, with no user-specific training and no intervention during a workout. Toward this end, we address three challenges:
(1) Segmenting exercise from intermittent non-exercise periods
(2) Recognizing which exercise is being performed
(3) Counting repetitions
We present cross-validation results on our training data and results from a study assessing the final system, totaling 114 participants over 146 sessions. We achieve precision and recall greater than 95% in identifying exercise periods, recognition of 99%, 98%, and 96% on circuits of 4, 7, and 13 exercises respectively, and counting that is accurate to ±1 repetition 93% of the time. These results suggest that our approach enables a new category of fitness tracking devices.
Forbes Korea April 2013: Rob DeMillo ArticleBernard Moon
During the SparkLabs' Demo Day, we had Teddy Zee, Rob DeMillo and Jonathan Teo speak on some panels and set up various interviews for them with the Korean media. All three were awesome at their Demo Day talks and the press loved them.
10가지 키워드로 살펴본 2015년 상반기의 뉴스 모음입니다.
뉴스를 PPT 한장으로 편집해서 정리했습니다.
1. IT Story
2. Windows 10
3. Mobile
4. Internet of Things
5. Fin Tech
6. Smart Watch
7. Connected Car
8. IT Company
9. Information Security
10. 개인정보유출
지금 이 시간에도, 우리의 가족과 친구들은 현장에서의 위험을 무릅쓰고 일하고 있습니다. 이들의 안전을 위해서는 원활한 커뮤니케이션이 무엇보다 중요하지만, 현장 작업을 하면서 스마트폰을 사용하기란 쉽지 않습니다.
우리는 불의의 사고로부터 작업자들의 생명을 구하기 위한 ‘특별한' 웨어러블 시스템을 만들기로 했습니다. 그 성과가 바로 넥시스 ‘헬프웨어’입니다.
헬프웨어 ‘헬멧’에는, 카메라와 LTE모듈이 내장되어, 작업자의 상황을 영상으로 저장하고, 클라우드 서버로 실시간 전송합니다. 물론, 헬멧에는 스피커와 마이크가 장착되어, 필요할 땐 언제든지 관제센터와의 통화가 가능합니다.
또한, 손목에 착용하는 '헬프웨어 밴드’에는 심박센서가, 신발에 착용하는 '헬프웨어 슈즈’에는 유독가스 센서가 내장되어, 작업자가 절단, 추락 및 질식사고를 당해 의식을 잃더라도 (관제센터에서) 즉시 알 수 있습니다.
마지막으로, 주변 작업자들에게 구조신호를 보내는 동시에 관제센터에 구조를 요청하는 '응급벨'이 헬프웨어를 구성하고 있습니다.
이 4가지 웨어러블 디바이스에서 얻어진 영상, 심박, 가스, 위치 정보는 LTE통신망을 통해 즉시 서버로 전송되며, ‘헬프웨어 관제플랫폼'을 통해 최대 1000명까지 모니터링이 가능합니다.
넥시스의 '헬프웨어 관제플랫폼'은 PC, 스마트폰, 태블릿 등 다양한 디바이스에서 구동될 수 있으며, 빅데이터 분석 알고리즘을 통해 작은 위험 요소도 사전에 찾아낼 수 있습니다.
예를 들어, 갑작스러운 심장마비가 발생하여 작업자가 쓰러질 경우, 관제플랫폼에 전송된 ‘밴드’의 심박패턴과 ‘응급벨’의 평형여부를 실시간으로 분석하여 위험을 감지하면, 해당 작업자 ‘헬멧’의 현장영상 및 위치신호를 분석하여 알림으로서, 주변의 다른 작업자들이 즉각적인 구조를 할 수 있게 도와줍니다.
이러한 헬프웨어는 건설현장, 발전소, 화학공장, 조선소, 화재현장 등의 위험한 현장에서 사용될 수 있으며, 작업자의 안전을 지킬 수 있는 최고의 웨어러블 기술입니다.
지금 이 순간에도 많은 사람들이 작업 중의 사고로, 사랑하는 사람들의 곁을 떠나고 있습니다. 넥시스 ‘헬프웨어'를 응원해주세요. 당신이 그들을 구할 수 있습니다.
헬프웨어! 생명을 위한 웨어러블입니다.
문의 : shawn@nex-sys.co.kr
넥시스 주식회사
[BLT] 사물인터넷 특허전략 엄정한 2015.02.12_ver1.3 (간단버전)JEONG HAN Eom
https://www.youtube.com/watch?v=tLIbrXZDxXA&feature=youtu.be
nest labs사례를 중심으로 한 IoT 전략 발표자료 입니다.
30분에 맞게, 간단히 편집하였습니다. ^^
문의 : shawn@blte.kr / 070-7743-5709
CES 2016에서 보고 느낀 것들을 정리한 출장 보고회 자료입니다. 전체 주제들을 A-Z까지의 26가지 키워드로 정리를 하였고, 이를 다시 대분류 기술동향인 Car, Fitness/Healthcare/Wearabel, Home/IoT, Startup과 중국, 그리고 기타 그룹으로 정리를 해보았습니다. 관심 있는 분들에게 도움이 되시길 바래봅니다.
2. What do the latest technologies to flop, fizzle, and flame out tell us about innovation?
3. MIT Technology Review
• 미국 MIT에서 발행하는 기술분석 잡지.
• 미래기술에 대한 분석부문에서 가장 저명하고 신뢰성 있는 간행물로 평가받고
있음.
• 2001년부터 매년 바이오, 에너지, IT, 나노 분야 등에 걸쳐
미래사회의 혁신을 가져올 10대 유망 기술을 선정해 발표하고 있음.
http://www.technologyreview.com/
4. The Top Technology Failures of 2014
1. Google Glass 2. EEG Exoskeleton 3. Bit Coin
4. Sapphire iPhone Screens 5. Aero’s Tiny Antennas
5. The Top Technology Failures of 2014The Top Technology Failures of 2014
• 생산-> 도달 과정의 문제
제품/서비스
소비자
제품생산자 콘텐츠 생산자
Technology
Google Glass
EEG Exoskeleton
Bit Coin
Aero’s Tiny AntennasSapphire Glass
Identity
6. The Top Technology Failures of 2014
1. Google Glass 2. EEG Exoskeleton 3. Bit Coin
4. Sapphire iPhone Screens 5. Aero’s Tiny Antennas
소비자의
25. 1. Google Glass
• “Google Glass is Dead”
- 대중들이 디바이스를 일상적으로 착용하지 않음이 밝혀져, 소비자 런칭 연기됨.
- 로이터 통신이 앱 개발자들에게 설문조사를 실시한 결과,
절반 이상이 ‘구글 글래스’용 앱 개발을 중단했음을 확인
- 2014년 10월, 트위터가 구글 글래스용 앱 개발 지원을 중단.
- 구글 글래스를 공식발표했던 공동설립자 세르게이 브린(Sergey Brin)은
최근 구글 글래스를 착용하지 않은채 공식석상에 등장하고 있음.
• 사용자 경험
- MIT Technology Review에 따르면, 안경에 대한 경험이 기대치보다 가치가 낮은 것으로 밝혀짐.
“글라스 착용 시 주변에 있는 사람들을 괴롭히는 것 같다”
사용자들에게 어필하지 못한, $1,500짜리 안경
35. 2. Brazil’s EEG Exoskeleton
• 외골격 로봇(EEG Exoskeleton)이란?
- 뇌파를 감지할 수 있는 헬멧(EEG)을 쓰면 헤드기어가 뇌파를 모아 컴퓨터로 보내고,
컴퓨터에서 이 뇌파 신호를 분석해 로봇다리를 움직임.
- Duke University의 뇌-기계 인터페이스 전문가 Miguel Nicolelis 교수에 의해 개발됨.
- 신경과학의 새로운 시대, neuroengineering 시대를 열 것이라고 전망함.
• 기술적 문제점
- EEG 헬멧으로 뇌파를 모아 외골격을 움직이는 과정에서 뇌파를 분석.처리하는 과정이 아직 불안한 상황.
- 외골격 로봇이 완전히 가동되고 있지 않아, 전문가들은 완벽한 로봇슈트 개발에 많은 시간이 걸릴 것으로 예상.
기술적인 발전의 한계, 기대치에 미치지 못한 로봇
• 한계에 부딪히다
- EEG를 움직이기에는 현재의 뇌파 기술이 상당히 부정확하기 때문에, 뇌 제어 수준이 실망스러움.
- 브라질 정부에서 1500만 달러($ 15 million )를 국가적 차원에서 투자했지만, 개선이 되지 않음.
44. 3. Bitcoin
• 기술적인 문제도 계속해서 발생
- 비트코인 앱을 통한 불법거래 : 인터넷 도박, 마약, 포르노 등의 범죄적 거래가 이루어지고 있음.
- 지난 11월 미국 연방보안관실은 마약중개상으로부터 1900만 달러 상당의 5만 비트코인을 압수하기도 함.
• 본질적 문제점
- 화폐는 현실에서 거래수단 역할, 하지만 비트코인은 새로운 화폐보다는 투자대상으로 역할.
- 가치가 폭등하다보니 보유자들이 거래에 사용하기보다는 축적.
- 수량이 고정되어 있어 경제변화를 반영하지 못하고 디플레이션을 수반하게 되는 구조적 원리.
- 화폐가 교환의 매개로 쓰이려면 가치가 안정되어야 하는데, 1비트코인당 500-1200달러로 변동적.
본질적 문제에 부딪힌 비트코인, 2014년 한 해 동안 가치가 62% 폭락
• 유례 없이 주목받는 가상화폐, 비트코인
- 시장의 결정에 따르는 자유로운 화폐
- 개인 식별정보가 필요하지 않음
- 특정 국가나 발행주체의 관리를 받지 않아 익명성이 보장됨
51. 4. Sapphire iPhone Screens
• 지난 9월 발표된 ‘아이폰 6’에는 이전 모델보다 더 크고 빛나는 디스플레이가 장착됨.
• 하지만 애플이 예고한 고가의 고강도 투명 크리스탈로 만든 사파이어 화면은 아니었음.
• 제조 파트너사와의 문제
- 사파이어 제조사로 에플과 제휴했던 GT Advanced Technologies가 지난 10월 파산신청
- 10억 달러가 투입되고 있는 것으로 알려진 사파이어 화면 프로젝트가 위기에 처함.
- 두 회사 간에 복잡하게 얽힌 법적 책임 논쟁이 이어지고 있어 사파이어 화면은 결국 저 멀리..
파트너사와의 갈등, 사파이어 글래스 독점계약으로 인한 불화
60. 5. Aero’s Tiny Antennas
• 등장 초기, 클라우드 지상파 방송 전송 대행이라는 신개념 서비스로 세계적인 관심을 모음.
• 방송사와의 갈등
- ABC, CBS, NBC등 미국 주요 방송사들, 애레오사가 공중파 방송국이 제작한 컨텐츠를 허가 및 승인없이 전송했다고
소송제기
- 에레오 측은 소비자가 누구나 안테나만 있으면 무료로 시청할 수 있는 것을 대신 수신해서 전송해 주는 것이라 주장.
- 방송 수신 대행을 해주고 그에 대한 비용을 받는 것이라며 ‘타이니 안테나’의 정당성을 주장
• 대법원의 판결
- 미국 대법원은 Aereo가 저작권법을 위반했다고 판결.
- 수십억 달러에 달하는 TV 방송사 재송신료 징수 권리를 인정한 것으로 애레어는 물론 인터넷 TV 업계에 치명타.
생산자와의 갈등을 극복하지 못한 Aero