Embedded systems and ambient technology enable users to interact at any time and anywhere. In the BASIS project for identity management, CWI investigates transparent biometrics in home environments. Possible application areas are user profiling for shopping , listening to one's favourite music and operating gadgets and appliances in the home.
Purpose Building services technologies such as home automation systems and remote monitoring are increasingly used to support people in their own homes. In order for these technologies to be fully appreciated by the endusers (mainly older care recipients, informal carers and care professionals), user needs should be understood1,2. In other words, supply and demand should match. Steele et al.3 state that there is a shortage of studies exploring perceptions of older users towards technology and the acceptance or rejection thereof. This paper presents an overview of user needs in relation to ambient assisted living (AAL) projects, which aim to support ageing-in-place in The Netherlands. Method A literature survey was made of Dutch AAL projects, focusing on user needs. A total of 7 projects concerned with older persons, with and without dementia, were included in the overview. Results & Discussion By and large technology is considered to be a great support in enabling people to age-in-place. Technology is, therefore, accepted and even embraced by many of the end-users and their relatives. Technology used for safety, security, and emergency response is most valued. Involvement of end-users improves the successful implementation of ambient technology. This is also true for family involvement in the case of persons with dementia. Privacy is mainly a concern for care professionals. This group is also key to successful implementation, as they need to be able to work with the technology and provide information to the end-users. Ambient technologies should be designed in an unobtrusive way, in keeping with indoor design, and be usable by persons with sensory of physical impairments. In general, user needs, particularly the needs of informal carers and care professionals, are an understudied topic. These latter two groups play an important role in implementation and acceptance among care recipients. They should, therefore, deserve more attention from the research community.
This paper describes a participatory design-oriented study of an ambient assisted living system for monitoring the daily activities of elderly residents. The work presented addresses these questions 1) What daily activities the elderly participants like to be monitored, 2) With whom they would want to share this monitored data and 3) How a monitoring system for the elderly should be designed. For this purpose, this paper discusses the study results and participatory design techniques used to exemplify and understand desired ambient-assisted living scenarios and information sharing needs. Particularly, an interactive dollhouse is presented as a method for including the elderly in the design and requirements gathering process for residential monitoring. The study results indicate the importance of exemplifying ambient-assisted living scenarios to involve the elderly and so to increase acceptance and utility of such systems. The preliminary studies presented show that the participants were willing to have most of their daily activities monitored. However, they mostly wanted to keep control over their own data and share this information with medical specialists and particularly not with their fellow elderly neighbours.
A world where technology is ubiquitous and embedded in our daily lives is becoming increasingly likely. To prepare our students to live and work in such a future, we propose to turn Saxion’s Epy-Drost building into a living lab environment. This will entail setting up and drafting the proper infrastructure and agreements to collect people’s location and building data (e.g. temperature, humidity) in Epy-Drost, and making the data appropriately available to student and research projects within Saxion. With regards to this project’s effect on education, we envision the proposal of several derived student projects which will provide students the opportunity to work with huge amounts of data and state-of-the-art natural interaction interfaces. Through these projects, students will acquire skills and knowledge that are necessary in the current and future labor-market, as well as get experience in working with topics of great importance now and in the near future. This is not only aligned with the Creative Media and Game Technologies (CMGT) study program’s new vision and focus on interactive technology, but also with many other education programs within Saxion. In terms of research, the candidate Postdoc will study if and how the data, together with the building’s infrastructure, can be leveraged to promote healthy behavior through playful strategies. In other words, whether we can persuade people in the building to be more physically active and engage more in social interactions through data-based gamification and building actuation. This fits very well with the Ambient Intelligence (AmI) research group’s agenda in Augmented Interaction, and CMGT’s User Experience line. Overall, this project will help spark and solidify lasting collaboration links between AmI and CMGT, give body to AmI’s new Augmented Interaction line, and increase Saxion’s level of education through the dissemination of knowledge between researchers, teachers and students.
Assemblageprocessen en diensten van producenten van hightech systemen worden in Noordwest-Europa gekenmerkt door een hoge variatie aan producten en oplossingen met laag volume. Productieautomatisering, flexibilisering en optimalisatie zijn essentiële processen om kleinere series te produceren en tegelijkertijd de grote verscheidenheid aan producten en diensten te realiseren. Om arbeidsproductiviteitsverbeteringen mogelijk te maken worden apparaten steeds vaker uitgerust met visionsystemen voor pick-and-place toepassingen, kwaliteitscontroles, objectlokalisaties en objectherkenning. Visionsystemen zijn echter gevoelig voor veranderingen in de omgeving, waardoor systemen kunnen stilvallen. Visionsystemen zijn met name gevoelig voor onvoorspelbare veranderingen in de omgeving, zoals belichting, schaduwvorming, oriëntatie van producten en grote optische variaties in bijvoorbeeld natuurlijke producten. Machine Learning (ML), een vorm van kunstmatige intelligentie, kan deze tekortkomingen grotendeels oplossen en kan visionsystemen robuuster en sneller configureerbaar maken; ML is uitermate geschikt om toegepast te worden in visiontoepassingen. Echter, ML voor vision is voor veel MKB’ers een ver-van-mijn-bed-show, voorbestemd voor multinationals met grote budgetten. Bovenal is de structuur en kennis over het toepassen van ML voor vision niet helder noch eenvoudig toegankelijk. Daarom is de onderzoeksvraag: Hoe kunnen door het industriële MKB machine learning frameworks binnen visiontoepassingen worden gebruikt om efficiëntere productieprocessen te realiseren? Met dit project wil het consortium deze ML-structuur inzichtelijk maken; ten tweede ML beschikbaar maken voor MKB; ten derde samen onderzoeken hoe ML voor vision industrieel kan worden toegepast middels drie casussen en ten vierde de opgedane kennis borgen en verspreiden binnen MKB en onderwijs. Het project is een samenwerking tussen lectoraten mechatronica en ambient intelligence van Saxion, Computer Vision & Data Science van NHL Stenden. De participerende bedrijven zijn actief als hightech systeemontwikkelaar, kennis-toeleverancier en/of eindgebruiker als productiebedrijf. Daarnaast zijn het Smart Industry Fieldlab TValley en brancheorganisatie BOOST betrokken. Dit project zal kennis ontwikkelen ten behoeve van het adequaat toepassen van Machine Learning algoritmes in visionapplicaties.
Vanuit de Creatieve Industrie en in het bijzonder Schoots Architecten en IJsfontein is er een toenemende behoefte aan ontwerprichtlijnen voor stress-reducerende werkruimten. Deze inzichten moeten gestoeld zijn op ruimtelijke interventies en evaluaties ervan in de praktijk. Aangezien docenten bovengemiddeld kampen met werk-gerelateerde stress, zal de doelgroep voor dit onderzoek hogeschool docenten zijn. De doelstelling van het project is dan ook om op basis van ontwerpend onderzoek een werkomgeving voor hogeschool docenten te realiseren die stress-reducerend werkt. Dit levert eerste aantoonbare resultaten op in de vorm van een in de praktijk geëvalueerde werkomgeving en daarbij behorende ontwerprichtlijnen. In een vervolgtraject kunnen deze resultaten vertaald worden naar andere werkomgevingen. De onderzoeksvraag die daarbij centraal staat is; ‘Op basis van welke ontwerprichtlijnen kunnen de werkplekken van medewerkers in het hoger onderwijs worden ontworpen, om hun werk-gerelateerde stress te verlagen?’ Als basis in het ontwerpend onderzoek, wordt de discipline-overstijgende studie van Norouzianpour (2020) gebruikt, waarin hij verschillende ontwerpstrategieën heeft opgesteld om stress te verminderen in fysieke werkomgevingen. Deze strategieën zijn nog niet eerder in de praktijk getest. Daarnaast stelt Masi Mohammadi (2017) dat middels het empathisch ontwerpproces een beter begrip kan ontstaan van hoe docenten een werkruimte ervaren en welke behoeften zij hebben als het gaat om ruimtelijke interventies. Die behoeften verschillen mogelijk per persoon, per moment en per taak, waardoor de ruimte flexibel, dynamisch en responsief zal moeten worden. Het toepassen van Ambient Intelligence (AMI) maakt het mogelijk de ruimte te personaliseren en tevens docenten aan te voelen, op behoeften te anticiperen en door subtiel van gedaante te veranderen een gezonde balans te vinden in inspanning en ontspanning bij het werken. De docent zal dus het uitgangspunt voor het ontwerpend onderzoek zijn.
