손 제스처는 스마트 글라스 등 웨어러블 기기의 NUI(Natural User Interface)를 구현하기 위한 수단으로 각광받고 있다. 최근 MPEG 에서는 IoT(Internet of Things) 및 웨어러블 환경에서의 미디어 소비를 지원하기 위한 IoMTW(Internet of Media-Things and Wearables) 표준화를 진행하고 있다. 본 논문에서는 손 제스처를 웨어러블 기기의 NUI 로 사용하여 웨어러블 기기 제어 및 미디어 소비를 제어하기 위한 손 제스처 검출과 인식 기법를 제시한다. 제시된 기법은 스테레오 영상으로부터 깊이 정보와 색 정보를 이용하여 손 윤곽선을 검출하여 이를 베지어(Bezier) 곡선으로 표현하고, 표현된 손 윤곽선으로부터 손가락 수 등의 특징을 바탕으로 제스처를 인식한다.
본 논문에서는 시각장애인의 라이프 사이클을 사전에 학습하여 시각장애인의 자립생활을 돕는 적정기술로 음성인식 기반 스마트 웨어러블 디바이스, 스마트 기기 및 웹 AI서버를 포함하는 음성, 사물 및 문자 인식 플랫폼을 제안하였다. 시각장애인용 웨어러블 기기는 착용편의성과 사물인식기능 효율을 높이기 위해 리버스 넥밴드 구조로 설계하여 제작하였으며, 웨어러블 기기에 부착된 고감도 소형 마이크와 스피커는 웨어러블 기기와 연동된 스마트기기의 앱으로 구성된 음성인식 인터페이스 기능을 지원하도록 구성하였다. 음성, 사물 및 광학문자 인식 서비스는 웹 AI 서버에서 오픈소스 및 구글 API를 활용하였고, 서비스 플랫폼의 음성, 사물 및 광학문자 인식 정밀도는 실험을 통하여 평균 90%이상 달성하였음을 확인하였다.
스마트폰의 건강 관리 및 진단 기능은 모바일 헬스라 불리며 가장 혁신적인 분야로 받아들여지고 있으며, 웨어러블 기기와의 결합은 향후 가장 유망한 산업으로 예측되고 있다. 그러나 기술의 발전 속도에 비해 소비자들의 수용 및 활용은 아직까지 미비한 수준이다. 본 연구는 건강 관련 앱에 대한 선행연구를 통해 앱과 연동되어 활용이 가능한 웨어러블 기기의 사용의도를 대학생을 대상으로 검증코자 했다. 특히 건강 관련 앱의 사용 효능감, 사용의도, 만족도가 웨어러블 기기의 사용 의도에 어떻게 영향을 미치는지 구조방정식 모델을 통해 분석하였다. 분석결과, 건강 관련 앱의 사용 효능감은 건강 관련 앱 만족도와 건강 관련 앱의 지속사용의도에 직접적인 영향을 미쳤고, 앱 만족도는 건강 관련 앱 지속사용의도와 웨어러블 기기의 사용의도에 유의미한 영향을 미쳤다. 건강 관련 앱 지속사용의도 또한 웨어러블 기기의 사용의도와 통계적으로 유의미한 관계가 있음이 밝혀졌다. 이 같은 결과는 건강 웨어러블 기기의 성공적 확산을 위해서는 선행 요소로 건강 관련 앱의 사용 효능감, 만족도, 앱의 지속사용의도가 중요하게 고려되어야 함을 시사한다.
헬스케어 웨어러블 디바이스(Healthcare Wearrable Device)는 신체에 부착하거나 신체의 한 부분으로 결합시켜 인체의 건강에 대하여 사용자의 의지에 따라 관리 할 수 있도록 돕는 모든 기기를 의미하며 한때 웨어러블 기기에 대한 소비자들의 관심이 높아 많은 종류의 디바이스 개발 및 상품이 나왔으나 사용자들의 사용빈도와 새로운 사용자의 감소가 이루어지고 있다. 이에 사용자로써 감소에 대한 원인 분석 및 대책 방안 마련을 위한 연구이다.
본 논문에서는 재난이 발생하였을 경우 재난 정보를 스마트폰에서 확인할 뿐만 아니라 근거리 무선통신을 활용한 웨어러블 기기에서 동시에 확인할 수 있는 방안에 대해 연구를 진행하였다. 통상적으로 사용하는 웨어러블 기기는 무선 이어폰, 스마트밴드, 스마트워치와 같은 기기들이 있다. 이러한 기기 중에서 재난 발생 시 사용자가 재난 정보를 눈으로 확인할 수 있는 기기로는 스마트워치가 있다. 하지만 현재 재난문자는 스마트폰에서만 확인할 수 있기 때문에 스마트폰에서 수신 받은 재난 정보를 스마트워치로 전달하는 방안에 대하여 연구를 진행하였다. 본 논문과 같은 연구가 지속될 경우 재난 발생 시 다양한 환경에서 재난을 인지하고 재난에 대한 대비를 수행할 수 있을 것이다.
이 연구는 현 트렌드에 발맞추어 손상예방, 트레이닝 수업에 보다 양질의 피드백을 제공하여 보다 효율적이고 효과적인 교육프로그램 개선 및 개발하는데 목적이 있다. 부하가 증가될수록 우측 외측광근, 대퇴이두근과 좌측 내측광근, 대퇴이두근, 비복근이 활성도과 증가하였으며, 발의압력은 앞쪽이 증가하였으며 COG 좌/우 안정성이 감소하였다. 초보자들은 자신의 동작이 정확히 인지하고 수행하는지 어려움을 가지고 있으며 선수와 숙련자들은 강력한 근육을 바탕으로 보상작용을 수행해서 정확한 동작을 만들어 결국 근육의 불균형으로 인한 손상을 유발하기도 한다. 이러한 문제점을 웨어러블 기기를 이용하여 즉각적인 피드백을 제공할 수 있어 효율적인 운동지도를 할 수 있을 것으로 생각된다.
본 논문은 실내 환경에서 스마트 워치(smart watch)를 이용하여 사용자의 원시 데이터를 수집, 가공하고, 이를 통해 사용자의 다양한 복합 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 사용자의 동작을 인식하는 방법들은 다양하다. 특히 최근 웨어러블 기기(wearable device)들이 각광받으면서 웨어러블 기기를 이용하여 인체 동작이나 활동 상태 등의 생체신호를 인식하려는 다양한 시도가 일어나고 있다. 하지만 동작이나 활동 상태에 관한 많은 연구들이 센서를 허리에 부착하는 등의 특정한 상황만을 상정하거나 위성항법장치(GPS, global positioning system)에 의존한 실외 환경에 국한되어 있는데, 이는 대부분의 시간을 가정과 직장, 이동 수단 등의 실내 환경에서 소비하는 현대인들의 시간 소비 패턴과는 거리가 있다. 본 연구에서는 스마트 워치의 가속도계(accelerometer), 각속도계(gyroscope), 심박계(heart bit), 압력계(barometer) 등 다양한 센서를 통해 원시데이터를 수집, 가공하여 사용자의 앉기, 서기, 오르막이나 내리막의 걷고 뛰기, 계단의 오르내리기 등 실내에서 일어날 수 있는 복합 동작을 인식하는 방법을 제안한다.
최근에 고위험도 환자군을 중심으로 신체의 일부에 생체신호 측정 장치를 부착하여 병원이 아닌 환자가 거주하는 공간을 중심으로 데이터를 수집하고 이를 스마트 폰과 같은 모바일 기기로 전송하여 환자의 건강상태를 감시하는 모바일 헬스케어 패러다임이 활발하게 적용되고 있다. 이에 따라서 본 논문에서는, 웨어러블 생체신호 획득 장치로부터 모바일 기기로 수신되는 환자의 데이터에서 기저선 변동 또는 전원 잡음이 발생하는 경우 안드로이드 기반의 스마트 폰 환경에서 이러한 왜곡 현상을 실시간으로 제거하는 유한응답 필터링 연산 알고리즘을 제시하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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