본 연구에서는 신체활동 모니터링이 가능한 스마트 의류와 연동되는 스마트 피트니스 콘텐츠와 관련하여 실용성을 갖춘 소비자 맞춤형 스마트 콘텐츠 개발 기획 연구의 일환으로, 타겟소비자의 잠재적 수요를 반영한 셀프트레이닝 지원용 스마트 피트니스 콘텐츠 개발의 구체적인 구현방향을 탐색하였다. 그 결과, 스마트 피트니스 콘텐츠에 대한 잠재적 수요는 시간 경과의 순서에 따라 '운동시작 전'의 단계에서는 '사용 접근성', '흥미유도', '다각적 스토리라인'의 범주어가 도출되었고, '운동수행 중'의 단계에서는 '실시간 음성코칭', '정확한 운동자세 모니터링', '개인 맞춤형 운동처방'이 도출되었다.'운동 직후'의 단계에서는 '실질적 보상제도', '등급제도', '체형변화 모니터링', '일상생활 모니터링'이 도출되었고, '다음 운동으로 연결'의 단계에서는 '동기유발', '높은 지속성' 이 도출되었다.
설득 테크놀로지(persuasive technology)란 컴퓨터화된 다양한 시스템을 이용하여 사용자의 행동 양식과 태도를 변화시키는 상호작용 기술을 의미한다. 설득 테크놀로지는 사람들의 태도나 행동을 변화시키기 위해 미리 어떠한 의도를 가지고 설계된다. 즉 어떠한 목적을 가진 설득 테크놀로지냐에 따라서 설득의 전략이 달라지는 것이다. 설득에 영향을 주는 수많은 요인들 중에서 어떤 것을 적절히 활용하느냐가 설득 전략의 기초가 된다. 설득 테크놀로지는 광고, 교육, 안전 등 여러 분야에서 사용이 되고 있다, 그 중에서도 최근 주목 받고 있는 식생활 및 다이어트에 관한 셀프 모니터링(self-monitoring) 설득 테크놀로지를 설계할 때 어떠한 설득 전략을 세워야 하는지 연구해 보았다. 다이어트를 위한 식생활 변화를 위해서는 사람들의 자발적인 행동과 태도 변화를 이끌어 내는 것을 목적으로 해야 하기 때문에 구체적인 사용자 동기 유발 전략을 필요로 한다. 인간의 동기 유발을 위한 설득 전략으로 동료 압력(peer-pressure), 정보원의 공신력(information source public trust), 피드백(feedback) 방법을 다이어트 설득 테크놀로지에 적용 시켜 어느 정도 효과가 있는지 살펴보았다. 이 연구는 이러한 요인들을 적용한 다이어트에 대한 동기유발 실험을 통해 각 요인들간의 설득의 정도를 비교 분석하는데 목적이 있다. 이 연구의 결과는 다이어트, 금연 등의 생활패턴의 개선 이외에도 의료, 교육, 환경 등 다양한 분야에서 사용자가 스스로를 좋은 방향으로 나아가게 동기화 시키는 컴퓨터화 된 기술을 개발하는 토대가 될 수 있을 것이다.
에코 드라이빙은 자동차의 증가로 인하여 발생하는 환경오염, 에너지 소비, 교통사고를 줄이기 위한 친환경 운전 방법이다. 에코 드라이빙을 향상시키기 위한 연구는 주로 공학적, 교육적 방법에 초점이 맞추어져 왔으나, 심리학적 처치를 통해 이를 줄이고자 하는 연구는 부족하다. 이에 본 연구는 행동주의 처치 기법의 하나인 자기-관리 기법이 운전자의 에코 드라이빙 행동에 미치는 효과를 검증하였다. 자기-관리 기법에는 세 가지 처치 요소가 포함되었다: 목표 설정, 셀프-모니터링, 보상. 자기-관리 기법의 효과성을 검증하기 위해서 정기적으로 운전을 하는 세 명의 직장인이 본 연구에 참여하였으며, AB 다중 기저선 설계가 사용되었다. 기저선 단계(A)가 끝난 후, 자기-관리 기법 단계(B)가 적용되었다. 자기-관리 기법 단계에서 각 참가자는 두 가지 운전 행동(e.g., 과속, 급출발)에 대하여 목표를 설정하였으며, 자신의 운전 행동을 매일 기록하였다. 기록한 운전 행동이 목표에 도달할 경우 보상이 주어졌다. 연구 결과, 자기-관리 기법은 운전자의 에코 드라이빙 행동을 효과적으로 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 콘크리트 보의 표면에 부착된 CFRP (Carbon Fiber Reinforced Plastic) 보강재의 박리 손상 진단을 위한 구조 건전성 모니터링 기법을 소개한다. 이를 위해 압전 능동 센서를 이용한 셀프센싱 회로 기반의 다중 스케일 계측 기법이 적용되었다. 다중 스케일 계측 시스템으로부터 셀프센싱 임피던스 계측을 통한 주파수 영역 구조 응답 및 셀프센싱 유도 초음파 계측을 통한 특정 주파수에서의 구조 응답을 획득할 수 있다. 박리 손상의 정량화를 위하여 임피던스 및 유도 초음파 신호로부터 추출된 손상 특성을 이용하여 2차원 손상 지수를 도출하고 이를 지도학습 기반 확률론적 패턴인식 기법에 적용하였다.
본 논문은 콘크리트의 양생 강도 발현을 모니터링하기 위하여 매립형 압전 센서를 이용하여 콘크리트 내부의 임피던스 및 유도초음파 신호를 측정함으로써, 콘크리트의 양생 강도를 실시간 추정할 수 있는 기법을 개발하였다. 임피던스 및 유도초음파 신호는 구조물의 물성을 나타내며 특히 양생 기간 중 임피던스 및 유도초음파의 변화는 해당 콘크리트 구조물의 강도변화를 나타낼 수 있다. 이를 이용하여 매립형 압전 센서로부터 저비용의 셀프 센싱 기반 임피던스 및 유도초음파를 계측하여 콘크리트의 임피던스 공진 주파수 및 유도초음파의 전달 강도를 측정하고 측정된 신호를 통하여 콘크리트 양생 강도를 추정할 수 있게 된다. 제안된 기법의 적용가능성을 검증하기 위하여 설계 압축강도 30MPa의 콘크리트 슬라브 내부에 매립형 압전 센서를 매립하고 양생기간 동안 임피던스 및 유도초음파 신호를 측정, 비교 분석 하였다. 측정된 신호 및 압축강도를 통하여 임피던스 및 유도초음파 기반 강도 추정 모델을 도출하고 보다 높은 정확도를 얻기 위해 다중스케일 강도 추정 모델을 개발하였다. 결과적으로 본 연구를 통해 매립형 압전 센서를 이용하여 콘크리트의 양생 강도를 실시간 모니터링할 수 있음이 검증되었다.
이 논문은 고강도 콘크리트의 양생 강도 발현을 모니터링하기 위하여 콘크리트 내부에 매립이 가능한 지능형 센서를 제작하고 제작된 지능형 센서를 이용하여 콘크리트 내부의 유도 초음파 전달 시간을 측정함으로써, 콘크리트의 양생 강도를 실시간 추정할 수 있는 기법을 보여준다. 압전 소자를 콘크리트 내부에 삽입하는데 있어, 콘크리트의 수화열과 양생 시의 미세 변형으로부터 보호되어야 하므로, 방수 코팅과 모르타르 케이싱을 하였으며 이렇게 제작된 지능형 센서로부터 저비용의 셀프 센싱 기반 유도 초음파를 계측하여 콘크리트 내부의 유도 초음파 전달 시간을 모니터링하는 기법을 제안하였다. 콘크리트의 양생이 진행됨에 따라 콘크리트의 강도가 증가하게 되는데, 이는 즉 콘크리트의 탄성 계수가 증가하기 때문이며 이로 인해, 유도 초음파의 전달 시간이 빨라지는 것이므로, 이를 측정하여 콘크리트 양생 강도를 추정할 수 있게 된다. 제안된 기법의 적용가능성을 검증하기 위하여 설계 압축강도 100 MPa의 공시체 내부에 지능형 센서를 매립하고 양생기간 동안 유도 초음파를 측정, 비교 분석하였다. 유도 초음파 신호는 양생이 진행됨에 따라 더 빠르게 전달되었으며, 특히 강도 변화가 급격하게 일어나는 초기 재령에서의 유도 초음파 전달속도 변화가 가장 크게 나타났고 그 이후로 점차 감소하는 경향을 보여주었다. 또한, 유도 초음파 전달 시간과 강도 사이의 선형 상관관계를 이용하여 유도 초음파의 전달 시간을 이용해 발현강도를 추정하는 콘크리트 양생강도 추정식을 제안하였다. 결과적으로 이 연구를 통해 개발된 매립형 지능형 센서를 이용하여 고강도 콘크리트의 양생 강도를 실시간 모니터링할 수 있음이 검증되었다.
Quantified Self란 개인의 일상활동에서 신체적 정신적 상태를 센싱 및 트래킹하여 이를 수치화함으로써 자신의 상태를 분석하고 삶의 질을 개선하기 위한 방법을 연구하여 실생활에 적용하는 활동을 의미한다. 이는 최근 헬스와 피트니스에 활용 가능한 개인 센서 및 웨어러블 기기의 급속한 보급과 다양한 개인 정보 트래킹 기기의 출현으로 개인의 일상경험을 모니터링하고, 생성되는 정보를 수집, 통합 분석을 통해 새로운 개인화 서비스를 제공하기 위한 기술개발 이슈로 주목받고 있다. Quantified Self 데이터는 초기의 수작업으로 트래킹하여 수집한 소량의 관리 가능한 데이터 세트에서 점차 대용량의 Quantified Self 빅데이터 세트로 크기가 증가하고 있으며, 개인정보의 통합분석을 위한 빅데이터 모델과 자동적인 셀프-트래킹 플랫폼으로서의 웨어러블 컴퓨터 기술과 응용의 기대치를 증가시키고 있다. 본고에서는 Quantified Self 정의와 기술 및 서비스 동향에 대해 살펴보고, 웨어러블 센싱 기반 트래킹 기기의 개발사례와 Quantified Self의 주요이슈와 미래전망에 대해 조망해 본다.
전통적인 BI(Business Intelligence) 시스템은 제 시간에 더 나은 의사결정을 위한 도구로 널리 사용되어 왔다. 그러나 급증하는 데이터에 대한 효율적 분석을 위해 데이터 웨어하우스를 구축하는 일은 시간이 오래 걸리고 복잡하다. 특히, 데이터 웨어하우스 구축에 요구되는 ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스는 BI 플랫폼이 클라우드 환경으로 전환되면서 훨씬 더 복잡해졌다. 이러한 ETL 이슈를 극복하기 위해 MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스에 기반한 다양한 BI 솔루션들이 제안되었다. 한편, 의사 결정권자는 IT 부서나 BI 전문가 의 도움 없이 데이터에 쉽게 접근할 수 있기를 원한다. 최근, 이러한 BI 이슈들을 해결하기 위한 방안으로 셀프서비스 BI가 등장하였다. 본 논문에서는 귀농 귀촌인의 재배 작물 선택을 지원하기 위해 MongoDB 클라우드를 데이터 웨어하우스로 하는 농업 데이터 기반의 셀프서비스 BI 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 의사 결정권자에게 통찰력을 제공하기 위해 MongoDB 차트를 이용한 데이터 시각화 기능, 고급 데이터 검색을 위한 리포팅 기능, 실시간 데이터 분석을 위한 모니터링 기능을 지원한다. 의사 결정권자는 다양한 방식으로 데이터에 직접 접근할 수 있고, 제안 시스템의 기능들을 활용하여 셀프서비스 방식으로 데이터를 분석할 수 있다.
Recently, interest in monitoring health and sports is growing because of the emphasis on wellness, which is accelerating the development and commercialization of smart clothing for biosignal monitoring. In addition to exerciseeffect monitoring clothing that tracks heart rate and respiration, recently developed clothing makes it possible to monitor muscle balance using electromyogram (EMG). The electrode for EMG have to attached to an accurate location in order to obtain high-quality signals in surface EMG measurement. Therefore, this study develops monitoring clothing suitable for different types of human bodies and aims to extract suitable range of EMG according to movements in order to develop self-fitness monitoring clothing based on EMG measurement. This study identified and attached electrodes on six upper muscles and two lower muscles of ten males in their 20s. After selecting six main motions that create a load on muscles, the 8-ch wireless EMG system was used to measure amplitude value, noise, SNR and SNR (dB) in each part and statistical analysis was conducted using SPSS 20.0. As a result, the suitable range for EMG measurement to apply to clothing was identified as four parts in musculus pectoralis major; three parts in muscle rectus abdominis, two parts each in shoulder muscles, backbone erector, biceps brachii, triceps brachii, and musculus biceps femoris; and four part in quadriceps muscle of thigh. This was depicted diagrammatically on clothing, and the EMG-monitoring sensing locations were presented for development of self-fitness monitoring.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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