M.Sc. Sergio Staab

M.Sc. Sergio Staab | Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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nach Vereinbarung

Publikationen

  • Sergio Staab, Prof. Dr.-Ing. Ludger Martin - INFODOQ Onlinebasierte Applikation zur transparenten Betreuungsdokumentation für Wohn-Pflegegemeinschaften - Bundesweites Journalfür Wohn-Pflege-Gemeinschaften, Ausgabe Nr. 7, November 2018, https://bit.ly/3dHPkBA
  • Sergio Staab, Prof. Dr.-Ing. Ludger Martin - Eine Informationsplattform für den Einsatz betreuter Wohn und Pflegegruppen - 18. Deutschen Kongress für Versorgungsforschung, Berlin, Oktober 2019, Doi: 10.3205/19dkvf017
  • Sergio Staab, Prof. Dr. Johannes Luderschmidt, Prof. Dr.-Ing. Ludger Martin - Increased Acceptance in the Interface Development of Nursing Documentation Software - 16th Annual International Conference on Information Technology & Computer Science, Athen, Mai 2020, https://bit.ly/2TecN46
  • Sergio Staab, Prof. Dr. Johannes Luderschmidt, Prof. Dr.-Ing. Ludger Martin - Ein Experiment zur Analyse und zum Reengineering von Software-Qualität im Bereich der Betreuung - 22. Workshop Software-Reengineering & -Evolution, Paderborn, September 2020
  • Sergio Staab, Prof. Dr. Johannes Luderschmidt, Prof. Dr.-Ing. Ludger Martin - Measuring and Evaluation of the Results of UI-Re-Engineering in the Nursing Field - 23rd International Conference on Human-Computer Interaction , Washington DC USA, July 2021
  • Sergio Staab, Prof. Dr. Johannes Luderschmidt, Prof. Dr.-Ing. Ludger Martin - Evaluation of the Results of UI-Re-Engineering - The 17th International Conference on Mobile Web and Intelligent Information Systems, Roma Italy, August 2021
  • Sergio Staab, Prof. Dr.-Ing. Ludger Martin - Informationsplattform INFODOQ - 56. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention, Leipzig, September 2021
  • Sergio Staab, Prof. Dr. Johannes Luderschmidt, Prof. Dr.-Ing. Ludger Martin - Recognition of Usual Similar Activities of Dementia Patients via Smartwatches Using Supervised Learning - The 2021 IEEE International Conference on Progress in Informatics and Computing (PIC-2021) , Shanghai and Tampere, December 2021
  • Sergio Staab, Prof. Dr.-Ing. Ludger Martin - Movement Recognition to Analyze Disease-Related Changes in Motor Skills of Dementia Patients - 5th International Conference on Intelligent Human Systems Integration (IHSI 2022), Venice Italy, February 2022
  • Sergio Staab, Prof. Dr.-Ing. Ludger Martin - Recognition of arm Positions of Dementia Patients via Smartwatches using Supervised Learning - 20th International Conference e-Society, Porto Portugal, March 2022
  • Sergio Staab, Lukas Broening, Prof. Dr. Johannes Luderschmidt, Prof. Dr.-Ing. Ludger Martin - Live Activity Recognition in Dementia Patients with Smartwatch Sensor Technology Using Long Short Term Memory - 24th International Conference on Human-Computer Interaction - HCII2022, Gothenburg Sweden, July 2022
  • Maren Hassemer, Edmond Cudjoe, Janina Dohn, Claudia Kredel, Yannika Lietz, Prof. Dr. Johannes Luderschmidt, Lisa Mohr, Sergio Staab - Recognition of Similar Habits UsingSmartwatches and Supervised Learning - Intelligent Systems Conference - (IntelliSys), Amsterdam Netherlands, September 2022
  • Sergio Staab, Simon Krissel, Prof. Dr. Johannes Luderschmidt, Prof. Dr.-Ing. Ludger Martin - Prediction accuracy comparison between deep learning and classification algorithms in the context of human activity recognition - 8th International Conference on Human Interaction & Emerging Technologies - IHIET2022, Nice France, August 2022
  • Sergio Staab, Prof. Dr.-Ing. Ludger Martin - Messung und Bewertung der Ergebnisse eines UI-Reengineerings im Bereich der Betreuung von demenzerkrankten Personen - 24. Workshop Software-Reengineering & -Evolution, Bad-Honnef, Mai 2022
  • Sergio Staab, Prof. Dr.-Ing. Ludger Martin, Anika Degreif - UI Re-Engineering of a Mobile Documentation Software in the Care Sector - The 18th International Conference on Mobile Web and Intelligent Information Systems, Roma Italy, August 2022

Forschungsinteressen

  • Health Informatics
  • Human Motion Analysis
  • User Experience and Usability
  • Increased Acceptance in Nursing

Lebenslauf

  • 2017 - Bachelor of Science, Studiengang - Angewandte Informatik, Hochschule RheinMain
  • 2017 - Deutschlandstipendium
  • 2018 - Wissenschaftlicher Angestellter an der Hochschule RheinMain
  • 2019 - Deutschlandstipendium
  • 2020 - Master of Science, Studiengang - Informatik – Smarte Systeme für Mensch und Technik, Hochschule RheinMain
  • 2020 - Promotion, Thema - Entwicklung eines digitalen Analyseverfahrens der krankheitsbedingten Veränderungen im Bereich der Demenz-Diagnostik, Hochschule RheinMain

Betreute Bachelor- und Masterarbeiten

  • 2020 - Entwicklung einer Up- und Download-Funktion von Dokumenten und Bildern zur Betreuungsdokumentation - Esmir Smajlovic - B.Sc.
  • 2021 - Untersuchung einer hybriden Applikation im Kontext der Pflege - Samaneh Kheradi - M. Sc.
  • 2022 - Entwicklung einer Webanwendung zur Datenanalyse in der Demenz-Diagnostik durch Machine Learning - Andreas Heinz - M. Sc.
  • 2022 - Altersbezogenes User Interface Design - Hannah Theis - M. Sc.
  • 2022 - Eyetracking-basierte Interaktionsanalyse zur Optimierung einer mobilen Anwendung - Anika Degreif - M. Sc.
  • 2022 - Entwicklung einer Anwendung im Bereich Human Motion Analysis zur Klassifizierung sequenzieller Datenströme in Echtzeit - Dominic Boersch - M. Sc.
  • 2022 - Entwicklung von Aktivitätsvorschlägen in der Betreuungsdokumen-tation von Demenzkranken - Jonas Stark - B. Sc.
  • 2022 - Entwicklung eines Visualisierungstools für klassifizierte Sensordatenströme von Smartwatches im Kontext von Machine Learning - Haci Dölek - B. Sc.

Projekte

watchOS WS 2020

Im Rahmen dieses Projektes wurde auf Basis der Sensorik der Apple Watch SE eine Applikation für das Tracking von Interaktions und Gesundheitsdaten realisiert. Der Fokus dieser Arbeit liegt auf dem Beschleunigungs sowie Herzfrequenzsensor der Smartwatch. Dazu werden die Möglichkeiten des Zugriffs auf Sensordaten sowie deren Aggregation, Konfiguration, Sicherung und Austausch analysiert und die Implementation dessen erläutert.

Das Ergebnis ist eine watchOS 7.1 Applikation, die die Aggregation und Bereitstellung von Beschleunigungs und Herzfrequenzdaten über eine Schnittstelle ermöglicht. Die Applikation verfügt über Methoden zur Sensordatenabfrage, zur Datensicherung im Speicher der Apple Watch SE, zum Labeln von Daten sowie über eine Schnittstelle für den Austausch der Daten mit einem Webserver via HTTP POST Request.

watchOS SS 2021

Wir haben im SS 2021 das Projekt watchOS Grundlegend umgestellt. Die Verbindung zwischen Watch und Server lässt sich "live" über das http Protokoll nicht sauber realsieren.

Die Kommunikation wird nun über einen Websocket gesteuert. Die Abbildung rechts zeigt eine Übersicht der neuen Struktur Watch - Server.

Auch die Applikation auf der Watch wurde von Grundauf überarbeitet. Über das Interface, siehe Abbildung rechts, lassen sich nun Aktivitäten mittels der Uhr labeln.

Des Weiteren wurde ein Webbasiertes Tool zum tracken, labeln und Klassifizieren der Daten der Watch entwickelt.

watchOS WS 2021

Daten und Aktivitäten lassen sich nun live Speichern und Visualsieren. Das Tool wurde im die Komponente der Analyse und Klassifizierung erweitert.

Nun können nicht nur die Livedaten visualisiert werden, sondern ebenfalls Label unterschiedlichen Aktivitäten und User verglichen werden.

Es lassen sich maschienelle Klassifikationsmodelles automatisiert trainieren und auf Performance untersuchen.

Die Abbildungen rechts, zeigen das Label- und das Analysetool.

 

Die Übersicht der Software ändert sich dem nach wie zu sehen um die Elemente der Visualsierung.

Sowie der drauffolgenden maschinellen Klassifikation der Daten.

INFODOQ ist eine webbasierte Informationsplattform für den Einsatz in ambulant betreuten Wohn-Pflegegruppen. Das System wurde aufgrund des Wunsches nach einer transparenten Informations-, Abstimmungs- und Kommunikationsplattform verschiedener Demenz-Wohngemeinschaften zur Optimierung des Betreuungs- und Pflegealltags entwickelt. INFODOQ trägt neben der Digitalisierung der bis dato nur analog zur Verfügung stehenden Betreuungsdokumentation entscheidend zur Performance-Steigerung der Kommunikation und Interaktion von Pflegern, Angehörigen und Bewohnern bei. Neben der Reduktion von redundanten oder falsch adressierten Informations- und Kommunikationswegen sowie der gleichzeitigen Verringerung von bürokratischem und administrativem Aufwand ist mittels des Systems eine effektive und die effiziente Betreuung und Pflege sichergestellt. Zudem bietet die Informationsplattform einen transparenten Weg zur mobilen Nutzung von Informationen sowie zur Abstimmung und Terminplanung von Angehörigen, Pflegern und Hilfskräften.

Das neue Konzept der Weiterentwicklung von INFODOQ als Hybrid Mobile App rüstet die gesamte System-Architektur der in dem Projekt INFODOQ umgesetzten Webseite auf und kombiniert mit einer hybrid mobilen anwendbaren App die Vorteile aus der Welt der mobilen Apps und Webtechnologien.

Die Nutzung der Sensorik mobiler Geräte liefert zahlreiche Funktionen. Dazu zählen die Dokumentation von Aktivitäten durch Bilder der Fotokamera eines Handys, die Push-Funktion via Whatsapp oder SMS, die Texterkennung durch einfache Spracheingabe oder die Handschrifterkennung mit einem Stift auf dem Touchscreen eines Handys oder Tablets. Moderne Systeme lassen sich in einer Hybrid Mobile App problemlos mit allen Annehmlichkeiten, die im Alltag übliche Geräte wie Handys und Tablets mit sich bringen, nutzen. Dies kann geschehen, ohne online zu sein oder sich immer wieder aktiv anmelden zu müssen.

Mittels der hybrid mobilen App INFODOQ lassen sich mobile Geräte individualisieren. Sie bieten dazu mehr Möglichkeiten zur Interaktion und zur Erweiterung um diverse Funktionalitäten durch Hardware-Komponenten mobiler Geräte.

Im Rahmen des Projektes TV-IUGD wurden mittels der Sensorik von Smartwatches Interaktions- und Gesundheitsdaten getrackt werden. Zu der eingesetzten Sensorik gehören GPS, Beschleunigungsmesser, Lichtsensor, Gyroskop, Magnetometer, Umgebungstemperatursensor, Herzfrequenzmesser, Oxymetriesensor, Hautleitwertsensor und Hauttemperatursensor. Es gilt eine Anwendungssoftware zu realisieren, die zunächst die getrackten Daten sichert und bereitstellt.

Lehre

Vorlesung

  • Kognition 
  • Interaktion 
  • Entwurfsprinzipien 
  • Interaktionstechniken 
  • Formulargestaltung 
  • Usability-Testing 
  • Design 

 

Praktika 

  • Aufbau eines Prototyps 
  • Durchführung von Usability Tests 
  • Reengineering
  • Prototyp Vorstellung 

weitere Infos: Usability-Engineering

Human Motion Analysis - Classification Algorithms

  • Smartwatches
  • App Entwicklung
  • App Entwicklung -Debuggen/Testfälle
  • Health Informatics
  • Human Motion Analysis
  • Health tracking Mobile Applications
  • Health tracking with Smartwatches
  • Electrocardiogram
  • Blood oxygen
  • Global Positioning System
  • Accelerometer
  • Sleep monitoring
  • Supervised Learning
  • K-nearest Neighbor
  • Regression-based Machine Learning
  • Random Forests
  • Deep Learning

User Experience and Usability

  • Informationswissenschaft
  • Informationsvisualisierung
  • Software Design
  • Usability
  • User Experience
  • Nutzerirritationen
  • Empirische usability methodiken
  • Analytische usability methodiken
  • Das World Wide Web
  • Psychological analyses of web design trends
  • Performance Optimierung im Web
  • Responsiv WEB / Mobile
  • Usability und UX im world wide web
  • Usability testing of mobile applications
  • Vor-/Nachteile Hybrid/Nativ mobile Apps
  • Mock-Up Erstellung
  • Prototyping
  • Usability engineering
  • Reengineering

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