Data Preparation for Data Mining and Process Mining Based on Force Sensing Ergonomic Chair Data
Keywords:
Data Preparation, Force Sensor, Ergonomic Chair, Data Mining, Process MiningAbstract
This study aims to collect and organise data from pressure sensors on ergonomic seats, thereby facilitating data mining and process mining operations. A significant number of officers engage in sedentary work, which can result in a range of muscular issues. Researchers propose that a workplace syndrome surveillance system could be created using force-sensitive resistors. The system examines users' postures and generates a process mining visualization that illustrates the relationships throughout the entire process. This study aims to investigate the use of force sensors and ESP8266 microcontroller boards for transmitting data over the Internet. Additionally, it aims to explore methods for collecting and preparing data for data mining and process mining, as well as examine data analysis techniques for processes using data mining and process mining methodologies. This procedure leverages the data collected by the force sensor on the ergonomic chair to generate imported data for Google Looker, which is used for data mining, and Celonis, which is used for process mining. The study revealed that the task of organising data obtained from the gathered sensor data for the purpose of data mining and process mining is progressively growing on a daily basis. Analysing the data can help discover solutions and provide valuable insights to enhance decision-making. In the future, the research will focus on the integration of data from several sensors provided by different users.
References
ทรงพล นามคุณ, ชาญวิทย์ แก้วอาษา และวุฒิกร อนันตสิริชัย. (2565). การพัฒนาระบบแจ้งเตือนการออกจากเตียงผ่านเซ็นเซอร์ไร้สายระยะไกล. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏมหาสารคาม, 5(2), 49-58.
นงค์นุช กลิ่นพิกุล. (2556). เก้าอี้การยศาสตร์. วารสารวิชาการศิลปะสถาปัตยกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยนเรศวร, 3(2), 156-165.
บุตรี กาเด็น และศุภลักษณ์ สุวรรณ. (2565). การพัฒนาเก้าอี้นั่งเรียนสำหรับนักศึกษาปริญญาตรี โดยประยุกต์ใช้หลักการยศาสตร์. วารสารวิจัยราชภัฏเชียงใหม่, 23(2), 228-242.
ประจิน พลังสันติกุล และนุชรี เปรมชัยสวัสดิ์. (2562). การวิเคราะห์ภาวะซึมเศร้าด้วยเทคนิคเหมืองกระบวนการ. วารสารวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยสยาม, 20(1), 60-73.
ภูริเดช อาภาสัตย์, ชมาศ มัทนวงศากร, ชัชชล เปรมชัยสวัสดิ์ และนุชรี เปรมชัยสวัสดิ์. (2562). การออกแบบการวิเคราะห์อารมณ์ของผู้เรียนในชั้นเรียนโดยใช้เทคนิคเหมืองกระบวนการ. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มทร.ธัญบุรี, 9(2), 68-77.
วิเชียร เปรมชัยสวัสดิ์. (2558). เหมืองกระบวนการ. วารสารวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยสยาม, 16(1), 1-10.
เอนก นามขันธ์, ภูริเดช อาภาสัตย์, ประจิน พลังสันติกุล, นรณัฐ สงวนศักดิ์โยธิน, สมพงศ์ ตุ้มสวัสดิ์, วิเชียร เปรมชัยสวัสดิ์ และนุชรี เปรมชัยสวัสดิ์. (2560). การเตรียมข้อมูลเพื่อการทำเหมืองกระบวนการจากอุปกรณ์เซ็นเซอร์. วารสารวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยสยาม, 18(1), 53-61.
Chen, F., Pan, D, Wan, J., Zhang, D., Vasilakos, A. V., & Rong, X. (2015). Data mining for the internet of things: Literature review and challenges. International Journal of Distributed Sensor Networks, 11(8), Article ID 431047. http://doi.org/10.1155/2015/431047
Hemmer, A., Badonnel, R., & Chrisment, I. (2020). A process mining approach for supporting IoT predictive security. In Management in the age of softwarization and artificial intelligence. Proceedings of IEEE/IFIP network operations and management symposium 2020 (pp. 1-9). IEEE Xplore. http://doi.org/10.1109/NOMS47738.2020.9110411
Najafi, T. A., Abramo, A., Kyamakya, K., & Affanni, A. (2022). Development of a smart chair sensors system and classification of sitting postures with deep learning algorithms. Sensors, 22(15), 5585. https://doi.org/10.3390/s22155585
