• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제8권6호
• /
• pp.805-814
• /
• 2013

본 논문에서는 손목 부착형 카메라의 시점불변 특성을 이용하여 조명 변화에 강인한 손 영역 추출 방법을 제안하고, 추출된 손 영역 정보를 이용하여 손 모양을 인식하는 시스템을 다룬다. 손목 부착형 카메라 장치는 물리적으로 시점불변의 영상을 제공하는 장점이 있으며, 본 논문은 이러한 특성을 적극 활용하여 적응형 히스토그램을 기반으로 베이지안 규칙을 사용하여 손 영역을 추출한다. 사전에 구축된 RGB 히스토그램으로부터 HSV 히스토그램을 생성하고, 현재의 영상으로부터 추출된 손 영역 정보를 이용하여 HSV 히스토그램을 갱신한다. 또한, 사용자 독립모델(User independent model)과 사용자 종속모델(User dependent model)의 장점을 고려하여 사용자가 사용함에 따라 사용자 독립모델에서 사용자 종속모델로 수렴하는 사용자 적응 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 인식 성능을 평가하기 위해 16개의 지문자에 대한 인식률을 측정하여 27.91%의 인식률 증가 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.123-134
• /
• 2016

웨어러블 디바이스는 사람과 사물, 그리고 공간이 연결된 사물인터넷 가상세계가 다가오면서 전 세계로부터 주목받고 있다. 하지만 웨어러블 디바이스 시장 활성화는 기대에 비해 다소 지연되고 있다. 웨어러블 디바이스의 확산을 위해서는 소비자에게 존재하는 저항을 완화시켜 소비자의 저항을 극복하는 노력이 필요하다. 본 연구에서는 웨어러블 디바이스 시장에서 가장 수요가 높은 손목형 웨어러블 디바이스에 초점을 맞추어, 혁신저항이 혁신특성과 소비자특성 변인을 매개하여 손목형 웨어러블 디바이스의 수용의도에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 연구 결과, 소비자가 인지하는 손목형 웨어러블 디바이스의 혁신 특성 요인 중 상대적 이점, 개선된 혁신기대, 복잡성, 재정적 위험, 신체적 위험 등이 혁신저항에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 소비자 특성요인 중 혁신성향과 기존 아날로그 시계 제품태도가 혁신저항에 유의한 영향을 미치고, 혁신저항이 혁신특성과 소비자특성을 매개하여 수용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.65-73
• /
• 2012

본 연구에서는 일상생활에서 지속적으로 사용자의 맥박, 심전도, 활동량을 체크하고 이를 데이터베이스화 하여 원격지에서 모니터링 할 수 있도록 하는 손목형 단말기를 개발하였다. 이를 위해 맥파 측정을 위한 압력센서, 심전도 측정을 위한 기기 부착형 전극, 활동량 검출을 위한 3축 가속도센서를 이용하였다. 검출된 정보들에 대한 신호처리 과정을 거쳐서 사용자의 건강상태를 파악할 수 있는 정량적인 정보를 제공하는 알고리즘을 수립하고 펌웨어 프로그램을 적용하였다. 개발된 기기는 사용자가 손목에 착용하여 간단히 자신의 건강상태를 체크하고 블루투스 통신을 이용해 전송할 수 있는 개인용 단말기로서, 위급상황에 대한 신속하고 정확한 조치를 가능하게 함으로써 u-헬스케어 환경에 필요한 휴대형 기기로 활용될 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제13권6호
• /
• pp.205-212
• /
• 2015

본 연구에서는 거울되먹임치료를 이용하여 뇌졸중 환자의 상지 근육 활성도와 상지 기능적 평가에 미치는 효과에 대하여 알아보고자 하였다. 환자는 거울되먹임 치료군 8명과 동작관찰 훈련군 8명으로 나누어 총 8주간 주 5회, 30분간 시행하였고, 상지 기능을 평가하기 위해 뇌졸중 기능회복 평가와 도수 기능 검사를 이용하였다. 위등세모근, 중간어깨세모근, 위팔두갈래근, 노쪽손목굽힘근, 긴노쪽손목폄근의 근활성도를 평가하기 위해 표면 근전도 시스템을 이용하였고, 연구 결과 노쪽손목굽힘근을 제외한 위등세모근, 중간어깨세모근, 위팔두갈래근, 긴노쪽손목폄근의 근활성도와 뇌졸중 기능회복 검사, 도수 기능 검사 점수에서 대조군과 실험군 모두 전, 후 유의한 차이를 보였다. 이에 따라 거울되먹임 치료가 동작관찰 훈련보다 상지 근활성도와 상지 기능을 향상시키는데 효과적임을 알 수 있었다.

• 재활복지공학회논문지
• /
• 제6권1호
• /
• pp.1-8
• /
• 2012

본 논문에서는 3축 가속도 동작 감지기를 이용하여 신체활동 에너지 소비량 예측 알고리즘을 구현 하였다. 피험자 33명(남성: 15, 여성: 18명)을 대상으로 트레드밀에서 호흡가스분석기, 3축 가속도 동작 감지기(피트미터)를 허리와 손목에 착용 후 2 km/h ~ 11 km/h 까지 각 단계별 2분 수행 후, 1 km/h 씩 증가 시키면 실험을 진행하였다. 3축 가속도 동작 감지기의 x, y, z축 출력 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 신호벡터크기(Signal Vector Magnitude: SVM)와 산소소비량과의 회귀분석을 통하여 신체활동 에너지 소비량 예측 알고리즘을 구현 하였다. 허리, 손목, 허리와 손목의 3축 가속도 동작 감지기 착용 위치에 따라 알고리즘을 구현하고 각각의 알고리즘 별로 비교하여 신체활동의 특성에 따라 선택적으로 이용할 수 있도록 구현 하였다.

• 대한정형외과 초음파학회지
• /
• 제7권2호
• /
• pp.132-137
• /
• 2014

고해상도 초음파 테크닉과 작은 탐촉자들이 개발되면서 표층에 위치하는 작은 구조물들에 대한 검사가 가능하게 되었고, 이로 인하여 초음파는 손목 질환의 진단과 치료에 유용한 도구가 되었다. 초음파를 이용할 때에는 이러한 기술적인 부분 뿐만 아니라 해부학적인 구조와 임상 양상을 잘 이해하여 적용하는 것이 중요하다. 손목의 통증 부위에 따른 대표적인 질환들에 대해 초음파의 접근방법 및 유용성을 정리해보고자 하였다.

• 대한소아치과학회지
• /
• 제41권1호
• /
• pp.27-33
• /
• 2014

소아 환자가 치과 진료실에서 느끼는 불안감과 공포에 의해 발생하는 스트레스를 측정하기 위한 다양한 방법이 있다. 치료받은 환아나 보호자를 통한 설문을 이용하는 방법과 생체 반응을 측정하는 방법이 가장 많이 사용되고 있다. 스트레스와 관련한 심박수를 측정하는 방법으로 가장 많이 사용하는 것은 포화도 측정기가 있으나 움직이는 소아에게는 적절하지 못한 문제가 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 최근 개발되어 소개된 손목형 심박수 측정 장치(Alpha, MIO, USA)를 포화도 측정기(MP110, MECKIS, Republic of Korea)와 비교하였으며 이를 위해 10명의 성인을 대상으로 안정시와 운동 직후의 심박수를 두 기기를 동시에 장착하여 측정된 데이터를 Wilcoxon Singed Rank test를 시행하였다(p < 0.05). 두 기기에서 측정된 데이터 간의 유의한 차이가 없었다(p < 0.05).

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제17권3호
• /
• pp.99-105
• /
• 2017

도시가 발전함에따라 도로시스템이 매우 복잡해진다. 따라서 현대인은 목적지를 찾아가기 위해 내비게이션에 의존하고 있으며, 심지어 길을 걷거나 자전거를 이용하는 경우에도 내비게이션의 도움이 필요하다. 일반적인 내비게이션은 차안에 설치되어 있거나 스마트폰의 앱으로 있기 때문에 걷거나 자전거를 타면서 사용하는 것은 매우 불편하다. 또한 장애인의 경우 보행 시 사용하기에는 거의 불가능 하다. 이 논문에서 우리는 보행자나 자전거 통행자들이 사용하기에 편리한 손목에 착용하는 내비게이션 시스템을 제안하고, 아두이노를 이용한 손목 내비게이션의 설계와 구현에 대하여 기술하였다. 이러한 시스템은 일반 보행자뿐만 아니라 장애인들도 사용할 수 있어 그들이 사회활동에 참여하는데 크게 기여할 것이다.

• 재활복지공학회논문지
• /
• 제6권1호
• /
• pp.67-73
• /
• 2012

본 논문에서는 표면 근전도 신호를 사용하여 손목 움직임의 동작을 분류하기 위해 인공 신경 회로망(ANN : Artificial Neural Network)기반의 동작 분류 알고리즘을 제안한다. 손목 움직임에 무리가 없는 20~30대 성인 26명을 대상으로 척측 수근 굴근과 척측 수근 신근에 부착한 2채널의 전극으로부터 표면 근전도 신호를 취득하고, 취득한 근전도로부터 손목의 굴곡, 신전, 내전, 외전, 휴식 다섯 동작을 인식한다. 빠른 처리 속도를 위해 획득한 신호로부터 시간 영역에서의 특징점을 추출하고 ANN을 이용한 동작 분류에 사용된다. 특징점으로 DAMV, DASDV, MAV, RMS를 사용하였으며, ANN 기반의 동작 분류의 인식율은 DAMV는 98.03%, DASDV는 97.97%, MAV는 96.95%, 그리고 RMS는 96.82%의 정확도를 나타낸다.

• 월간산업보건
• /
• 통권335호
• /
• pp.56-66
• /
• 2016