• 감성과학
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• 제20권1호
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• pp.17-30
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• 2017

하이테크놀로지를 여러 가지 다른 영역과 융합하고자 하는 노력이 다양한 연구 분야에서 시도되고 있으며, 스포츠웨어를 개발함에 있어 운동선수의 운동능력을 향상시키기 위한 분야에 이러한 첨단 기술들이 도입되고 있다. 본 연구는 스포츠 훈련에 도움이 되는 동작 센싱 스마트 스포츠웨어를 개발하기 위한 기초 연구로서, 조정 동작 시 관절의 움직임을 측정할 수 있는 동작 센서를 부착하기 위한 인체상의 최적 위치를 탐색하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 일관된 동작을 반복적으로 수행할때 관절의 변화가 큰 조정을 대상 스포츠로 선정하였으며, 조정 선수의 대표 체급인 중량급과 경량급의 피험자를 선정하여 동작에 따른 피부의 변화율을 측정하여 체급별 차이를 분석하였다. 먼저, 3차원 모션캡처 시스템을 이용하여 조정 동작 시 등, 팔꿈치, 엉덩이, 무릎 부위의 피부 변화를 촬영하고, 각 마커 간 거리의 변화율을 분석함으로써 체급에 따른 차이를 보이지 않으면서 동작에 따라 피부의 변화가 큰 부분을 인체 상에 도시하였다. 이를 바탕으로 동작 센싱용 스마트 스포츠웨어를 위한 센서 부착의 가이드라인을 제시하였다.

• 센서학회지
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• 제26권2호
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• pp.128-134
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• 2017

Until now, neuropsychological tests can diagnose the brain dysfunction, however, cannot distinguish the objective data of experiment enough to distinguish the relationships between brain dysfunction and cerebropathia. In this paper, an automatic cognitive test equipment system with 6-axis motion sensors was proposed for the automation of neuropsychological tests. Fist-Edge-Palm(FEP) test and Go-no go test were used to evaluate motor programming of frontal lobe. The motion data from the specially designed motion glove are transmitted wirelessly to a computer to detect the gestures automatically. The healthy 20 and 11 persons are investigated for the FEP and Go-No go test, respectively. The recognition rates of gestures of FEP and Go-No go test are min. 91.38% and 89.09%. In conclusion, the automations of cognitive tests are successful to diagnose the brain diagnostics quantitatively.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.440-446
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• 2007

현재 대부분의 모바일 장치들엔 디지털 카메라가 설치되어 있으며 거대한 양의 이미지 데이터들을 저장할 수 있다. 이렇게 많은 양의 이미지가 저장되어 있을 경우 장치 속의 이미지들에 대한 브라우징을 하기 어려워지며, 그에 걸리는 시간도 증가하게 된다. 특히 모바일 장치의 경우 화면의 크기가 작으며, 일반 컴퓨터와 비교하여 부자연스럽고, 불편한 인터페이스를 갖고 있어 어려움을 더욱 증가 시킨다. 우리는 이를 해결하기 위해 3차원 가시화 방법과 모션 센싱을 이용한 인터페이스를 제안하고, 제안된 가시화 방법과 인터페이스의 조합을 통해 모바일 장치에서의 효과적인 이미지 브라우징 방법을 모색해 보았다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.49-56
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• 2008

현재 대부분의 모바일 장치들엔 디지털 카메라가 설치되어 있으며 많은 양의 이미지 데이터들을 저장할 수 있다. 하지만, 이러한 경우 장치 속의 이미지들에 대한 브라우징을 하기 어려워지고, 그에 걸리는 시간도 증가하게 된다. 특히 모바일 장치의 경우 화면의 크기가 작으며, 일반 컴퓨터와 비교하여 부자연스럽고, 불편한 인터페이스를 갖고 있어 어려움을 더욱 증가 시킨다. 우리는 이를 해결하기 위해 3차원 가시화 방법과 모션 센싱을 이용한 인터페이스를 제안하고, 제안된 가시화 방법과 인터페이스의 조합을 통해 모바일 장치에서의 효과적인 이미지 브라우징 방법을 모색해 보았다. 또한 제안한 방법들을 기존의 방법과 비교하여 사용성 평가를 하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권5호
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• pp.1-11
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• 2008

무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network : WSN)는 U-City 같은 우리 삶의 편의성 향상을 위한 서비스에 활용은 물론이거니와 환경오염, 터널 및 건축물의 붕괴, 태풍, 지진 등의 재난 감시, 위험물 진단 시스템 등에 다양하게 적용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 WSN을 다양한 형태의 휴대 단말 및 네트워크 카메라와 연동하여 보다 효율적이고 가치 있는 정보 서비스 제공을 위한 MUSNEMO(Multi-sensor centric Ubiquitous Smart sensor NEtwork using MObile devices) 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 IEEE 802.15.4 표준을 기반으로 스마트 센서 네트워크를 구성하며, 또한 제안한 시스템 구조의 활용성 검증을 위하여 다섯가지 응용 센서(자기, 조도, 소리, 모션, 진동)를 가진 망을 구성하여 센싱 이벤트 요청 및 제공 테스트를 수행하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.1272-1278
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• 2022

정부는 2021년 1월에 '중대재해처벌법'을 제정 공포하여, 이 법을 시행하고 있다. 하지만, 2021년 산업재해 사고자수가 전년 동기 대비 10.7% 증가하였다. 따라서, 산업 현장에서는 안전대책이 시급한 현실이다. 본 연구에서는 통신 환경이 열악한 고위험 산업현장의 안전관리를 위하여 BLE Mesh 네트워킹 기술을 적용한다. 복합 센서 AIoT 디바이스로 가스 센싱값, 음성, 모션값을 실시간으로 수집하여, 인공지능 LSTM 알고리즘과 CNN 알고리즘을 통해 정보값을 분석하여 위험 상황을 인식하고, 서버에 전송한다. 서버에서는 전송 받은 위험정보를 실시간으로 모니터링 하여 즉각적인 구호조치가 수행되도록 한다. 본 연구에서 제안하는 AIoT 디바이스와 안전관리 시스템을 고위험군 산업 현장에 적용함으로써, 산업재해를 최소화하고 사회안전망 확대에도 기여할 것이다.